1.1 Kort om kurset

I kurset skal vi bli kjent med analyseprosessen av store tekstdata: Hvordan samler man effektivt og redelig store mengder politiske tekster? Hva må til for å gjøre slike tekster klare for analyse? Og hvordan kan vi analysere tekstene?

Politikere og politiske partier produserer store mengder tekst hver dag. Om det er gjennom debatter, taler på Stortinget, lovforslag fra regjeringen, høringer, offentlige utredninger med mer, er digitaliserte politiske tekster i det offentlige blitt mer tilgjengelig de siste tiårene. Dette har åpnet et mulighetsrom for tekstanalyse som ikke var mulig/veldig vanskelig og tidkrevende før.

Det kan ofte være vanskelig å finne mønster som kan svare på spørsmål og teorier vi har i statsvitenskap i disse store tekstsamlingene. Derfor kan vi se til metoder innenfor maskinlæring for å analysere store samlinger av tekst systematisk. Samtidig er ikke alltid digitaliserte politiske tekster tilrettelagt for å analysers direkte. I disse tilfellene er god strukturering av rådata viktig.

Gjennom å delta i dette kurset vil du lære å søke i store mengder dokumenter, oppsummere disse på meningsfulle måter og indentifisere riktige analysemetoder for å teste statsvitenskaplige teorier med store tekstdata. Kurset vil dekke samling av store volum tekst fra offentlige kilder, strukturering og klargjøring av tekst for analyse og kvantitative tekstanalysemetoder.

1.2 Oppbygging av arbeidsboken

Denne arbeidsboken er ment som supplement til pensum i kurset forøvrig. Her vil vi gå gjennom de ulike delene av kurset, og spesielt legge oss tett opp til seminarundervisningen.

Under vil vi gå gjennom undervisningsopplegget, som arbeidsboken er lagt opp etter. Delene av boken er strukturert som følgende:

1. Anskaffelse av tekst
2. Laste inn eksisterende tekstkilder
3. Forbehandling av tekst (preprosessering)
4. Veiledet læring (supervised)
5. Ikke-veiledet læring (unsupervised)
6. Ordbøker
7. Tekststatistikk
8. Sentiment
9. Temamodellering
10. Latente posisjoner i tekst

1.3 Anbefalte forberedelser

Siden kurset krever noe forkunnskap om R og generell metodisk kompetanse, anbefaler vi å se over følgende materiale før kurset starter:

• Arbeidsbøker for R ved UiO
• R materiale for STV1020

1.4 Nyttige linker

• Emneside UiO
• Coffee and coding
• Bli med på discord for R!
• Eller facebook

2.1 Forelesninger

De ti forelesningene har følgende timeplan (høsten 2022):

2.2 Seminarer

I seminarene vil vi jobbe med en kombinasjon av kodeløsning for temaer fra forelesning og de forskjellige delene av semesteroppaven. Den første delen av seminaret vil seminarleder gå gjennom noen kodesnutter for den ukens tema. Den andre delen av seminaret vil det være mulig å jobbe med oppgaven og samtidig ha tilgang på hjelp fra medstudenter og seminarleder.

Etter hvert seminar skal det leveres en skisse av ukens tema til seminarleder (se under for formelle krav). Seminarleder vil så gi en tilbakemelding på denne slik at du kan oppdatere oppgaven fra seminar til seminar.

Seminarledere:

• Eli Sofie Baltzersen e.s.baltzersen@stv.uio.no
• Eric Gabo Ekeberg Nilsen e.g.e.nilsen@stv.uio.no

2.3 Oppgaver

Evalueringsformen for STV2022 er en semesteroppgave som man jobber med kontinuerlig over hele semesteret. Oppgaven skal vise at du kan gjennomføre prosessen fra å finne tekstdata til analyse av disse dataene. Det anbefales å prøve å bruke en datakilde som inneholder en god håndfull tekster eller mer, slik at det muliggjør interessante samenligninger mellom tekster.

Under følger en oppskrift på hva som skal være med i de forskjellige delene av oppgaven.

2.4 Pensum

Som med alle andre fag, er det sterkt anbefalt at man ser over pensum før forelesning og seminar. Likevel kan pensum i kurset til tider være noe teknisk og uhåndterbart. Det er ikke forventet å pugge formler eller fult ut forstå de matematiske beregninger bak de forskjellige modelleringsmetodene (selv om det åpenbart kan gjøre stoffet lettere å forstå). Hovedfokuset vårt vil være på å forstå hvilke operasjoner man må gjøre for å gå fra tekst til funn, hvilke antagelser man gjør i prosessen og klare å velge de riktige modellene for spørsmålet man vil ha svar på.

Grunnboken i pensum er Grimmer, Roberts, and Stewart (2022). Vi vil lene oss mye på denne over alle temaene vi gjennomgår. For R har vi valgt å gjøre materialet så standardisert som mulig ved å bruke tidyverse så langt det lar seg gjøre. Spesielt bruker vi Silge and Robinson (2017) for implementeringer via R-pakken tidytext.

Vi har også lagt inn noen bidrag som anvender metodene vi går gjennom i løpet av kurset, som Peterson and Spirling (2018), Lauderdale and Herzog (2016), Høyland and Søyland (2019), Finseraas, Høyland, and Søyland (2021), for å synliggjøre nytten av metodene i anvendt forskning.

3.1 To-dimensjonale datasett

Det vanligste formatet på eksisterende data innenfor politisk analyse er to-dimensjonale datasett. Et datasett består av rader (vanligvis observasjoner/enheter) og kolonner (vanligvis variabler). Disse datasettene kommer i mange forskjellige format, men de aller fleste (eller alle) kan leses inn i R om man finner de rette funksjonene.

Under vil vi illustre de forskjellige måtene å laste inn data på med eksempeldata fra pakken stortingscrape, som inneholder metadata på alle saker Stortinget behandlet i 2019-2020-sesjonen:

## 
library(stortingscrape)
#saker <- cases$root

saker %>% 
  select(id, document_group, status, title_short) %>% 
  mutate(title_short = str_sub(title_short, 1, 30)) %>% 
  tail()

##        id      document_group         status                    title_short
## 609 77122        redegjorelse      behandlet                 Trontaledebatt
## 610 78034      dokumentserien      behandlet Spørsmål til skriftlig besvare
## 611 81959    grunnlovsforslag        mottatt Grunnlovsforslag fremsatt på d
## 612 76618    grunnlovsforslag til_behandling Grunnlovsforslag om endring i 
## 613 76114      dokumentserien      behandlet Riksrevisjonens undersøkelse a
## 614 74133 representantforslag       bortfalt Representantforslag om en lov

save(saker, file = "./data/saker.rda")

load("./data/saker.rda")

library(readr)

saker <- read_csv("./data/saker.csv", show_col_types = FALSE)

library(haven)
saker <- read_sav("./data/saker.sav")

saker <- read_dta("./data/saker.dta")

3.2 Rå tekstfiler (.txt)

Rå tekstfiler (.txt) er et veldig fint format å jobbe med når man jobber med tekst. Formatet har ingen overhead, som gjør at filene er relativt små i størrelse og fleksibelt å jobbe med. En vanlig måte å strukturere .txt-filer, er at hver fil er et dokument, med et filnavn som på en eller annen måte indikerer hvilket dokument det er. Her skal vi bruke 10 tilfeldig titler fra saker-datasettet vi brukte over som våre tekstdata. Hver fil er navngitt med tilsvarende id fra datasettet.

Vi lister opp filene som er i mappen data/txt og leser inn hver fil som et listeelement:

filer <- list.files("./data/txt", pattern = ".txt", full.names = TRUE)
filer

##  [1] "./data/txt/74133.txt" "./data/txt/76404.txt" "./data/txt/76632.txt"
##  [4] "./data/txt/77394.txt" "./data/txt/78215.txt" "./data/txt/79201.txt"
##  [7] "./data/txt/79389.txt" "./data/txt/79667.txt" "./data/txt/80260.txt"
## [10] "./data/txt/81958.txt"

titler <- lapply(filer, readLines)
class(titler)

## [1] "list"

# Første tekst
titler[[1]]

## [1] "Representantforslag fra stortingsrepresentant Jette F. Christensen om en lov mot moderne slaveri"

Hvis man vil gå rett over til et datasett, kan vi navngi listeelementene ved å trekke ut id fra filnavnene:

names(titler) <- str_extract(filer, "[0-9]+")
names(titler)

##  [1] "74133" "76404" "76632" "77394" "78215" "79201" "79389" "79667" "80260"
## [10] "81958"

Deretter kan vi enkelt gjøre om tekstene til en vektor med unlist() og putte det inn i en data.frame() sammen med en id variabel, som vi henter fra navnene i lista:

saker_txt <- data.frame(titler = unlist(titler),
                        id = names(titler))

For å illustere at dette ble riktig, kan vi merge saker med saker_txt, og se om variabelen titler er den samme som variabelen title:

saker_merge <- left_join(saker_txt, saker[, c("id", "title")], by = "id")

saker_merge$titler == saker_merge$title

##  [1]  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE

Det kan likevel være lurt å jobbe litt med dataene i listeformat før man går over til datasett, om man jobber med veldig store korpus. Lister krever litt mindre minne og kan ofte være litt mer effektivt å jobbe med gjennom funksjoner som sapply(), lapply() og mclapply()

3.3 Tekstfiler med overhead

En .txt-fil er som den er; det er ingen sjulte datakilder i slike filer. Det er det derimot i andre filformater. En MS Word-fil, for eksempel, er egentlig bare et komprimert arkiv (.zip) med underliggende html / xml som bestemmer hvordan filen skal se ut når du åpner den i MS Word. Vi bruker det siste MS Word-dokumentet Martin skrev (bacheloroppgave fra 2013) som eksempel:

unzip("data/ba_thesis.docx", exdir = "data/wordfiles")

list.files("data/wordfiles/")

## [1] "[Content_Types].xml" "_rels"               "customXml"          
## [4] "docProps"            "word"

Dette gjør at disse filene er mye vanskeligere å lese inn i R enn rå tekstfiler, og vi får veldig rar output når vi bruker readLines():

readLines("./data/ba_thesis.docx", n = 2)

## Warning in readLines("./data/ba_thesis.docx", n = 2): line 1 appears to contain
## an embedded nul

## Warning in readLines("./data/ba_thesis.docx", n = 2): incomplete final line
## found on './data/ba_thesis.docx'

## [1] "PK\003\004\024"

Derfor vil det kreve andre metoder for å lese inn filer med overhead. Under eksemplifiserer vi med .docx og .pdf, som er de mest brukte av denne type filer.

library(textreadr)

ba_docx <- read_docx("./data/ba_thesis.docx")

ba_docx[43:46]

## [1] "Three hypotheses are derived from the question:"                                            
## [2] "H0: There is no relationship between secrecy jurisdiction status and quality of governance."
## [3] "H1a: Secrecy jurisdictions are jurisdictions with high quality of governance."              
## [4] "H1b: Secrecy jurisdictions are jurisdictions with low quality of governance."

ba_pdf <- read_pdf("./data/ba_thesis.pdf")

ba_pdf <- ba_pdf$text[4] %>% 
  strsplit("\\n") %>% 
  unlist()

ba_pdf[11:14]

## [1] "    1.2     Hypothesis"                      
## [2] "The overlying question of the study will be:"
## [3] ""                                            
## [4] ""

4.1 .html-skraping

Internett er en fantastisk kilde til informasjon, og derfor også en veldig god måte å anskaffe data på. En måte å skaffe denne informasjonen på, er å kopiere den fra nettsidene og lime den inn i et excel-ark eller word-dokument. Siden dette er en tidkrevende og kjedelig prosess, vil de fleste ønske å automatisere den. Det er dette som er skraping. Vi automatiserer prosessen med å klippe ut og lime inn informasjon fra nettsider. Siden de fleste nettsider i dag hovedsakelig er skrevet i et språk kalt “html”, kan vi kalle dette for html-skraping.

All html-kode ligger åpent tilgjengelig for alle. For å finne den, åpne en nettside, høyreklikk på siden og velg “Inspect”. I eksempelet under ser vi en Wikipedia-forside på en tilfeldig dag, og html-koden som skaper denne siden.

All html-kode er hierarkisk. Egentlig likner den veldig på et familietre. I toppen har vi familiens overhode, <html>-noden. Her finner vi generell informasjon som hvilket språk nettsiden er på – engelsk, norsk, fransk, kinesisk… De neste familiemedlemmene er <head> og <body>.

• <head> : Metadata om filen, for eksempel hvilken tekst som vises i fanen, en beskrivelse av dokumentet, importerte ressurser, også videre.
• <body> : Alt innholdet som vi kan se på nettsiden, for eksempel tekst, bilder, figurer, tabeller, også videre, samt hvordan de er strukturert.

Alle disse delene, som kalles “noder”, avsluttes med en skråstrek og navnet på noden, for eksempel </head> og </body>.

<head> og <body> er barn av noden <html>. Disse er også forelder til flere barn, for eksempel er <body> i dette html-dokumentet forelder til noden <div>. <div> angir et spesielt område i dokumentet. Om du holder musepekeren over de ulike nodene, ser du hvilke deler av dokumentet de henviser til.

Noen eksempler på HTML-noder er:

• <div> : Del av dokumentet
• <section> : Seksjon av dokumentet
• <table> : En tabell
• <p> : Et avsnitt
• <h2> : Overskrift i størrelse 2
• <h6> : Overskrift i størrelse 6
• <a> : Hyperlenke som refererer til andre nettsider gjennom href
• <img> : Et bilde
• <br> : Avstand mellom avsnitt

library(rvest)

download.file("https://en.wikipedia.org/wiki/Orange_(fruit)", # Last ned en html-fil ...
                destfile = "./data/links/Oranges.html") # ... inn i en spesifikk mappe

# Hvis du har mac, må du sette tilde (~) istedenfor punktum (.)
# Husk å være oppmerksom på hvor du har working directory, sjekk med getwd() og sett nytt working directory med setwd()

library(rvest)

## read_html("https://en.wikipedia.org/wiki/Orange_(fruit)") # Les inn direkte fra nettside

read_html("./data/links/Oranges.html") # Les inn fra din nedlastede fil

## {html_document}
## <html class="client-nojs" lang="en" dir="ltr">
## [1] <head>\n<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8 ...
## [2] <body class="mediawiki ltr sitedir-ltr mw-hide-empty-elt ns-0 ns-subject  ...

read_html("./data/links/Oranges.html") %>%
  html_element("#mw-content-text > div.mw-parser-output > p:nth-child(9)") %>%
  html_text(trim = TRUE)

## [1] "An orange is a fruit of various citrus species in the family Rutaceae (see list of plants known as orange); it primarily refers to Citrus × sinensis,[1] which is also called sweet orange, to distinguish it from the related Citrus × aurantium, referred to as bitter orange. The sweet orange reproduces asexually (apomixis through nucellar embryony); varieties of sweet orange arise through mutations.[2][3][4][5]"

read_html("./data/links/Oranges.html") %>%
  html_element("#mw-content-text > div.mw-parser-output > table.infobox.nowrap") %>%
  html_table()

## # A tibble: 42 x 2
##    `Nutritional value per 100 g (3.5 oz)` `Nutritional value per 100 g (3.5 oz)`
##    <chr>                                  <chr>                                 
##  1 "Energy"                               "197 kJ (47 kcal)"                    
##  2 ""                                     ""                                    
##  3 "Carbohydrates"                        "11.75 g"                             
##  4 "Sugars"                               "9.35 g"                              
##  5 "Dietary fiber"                        "2.4 g"                               
##  6 ""                                     ""                                    
##  7 ""                                     ""                                    
##  8 "Fat"                                  "0.12 g"                              
##  9 ""                                     ""                                    
## 10 ""                                     ""                                    
## # ... with 32 more rows

read_html("./data/links/Oranges.html") %>%
  html_element("#mw-content-text > div.mw-parser-output > table.infobox.nowrap") %>%
  html_table() %>%
  na_if("") %>% # Erstatter "" med NA (missing)
  na.omit() # Fjerner alle NA

## # A tibble: 30 x 2
##    `Nutritional value per 100 g (3.5 oz)` `Nutritional value per 100 g (3.5 oz)`
##    <chr>                                  <chr>                                 
##  1 Energy                                 197 kJ (47 kcal)                      
##  2 Carbohydrates                          11.75 g                               
##  3 Sugars                                 9.35 g                                
##  4 Dietary fiber                          2.4 g                                 
##  5 Fat                                    0.12 g                                
##  6 Protein                                0.94 g                                
##  7 Vitamins                               Quantity %DV†                         
##  8 Vitamin A equiv.                       1% 11 µg                              
##  9 Thiamine (B1)                          8% 0.087 mg                           
## 10 Riboflavin (B2)                        3% 0.04 mg                            
## # ... with 20 more rows

read_html("./data/links/Oranges.html") %>%
  html_elements("#mw-content-text > div.mw-parser-output > p:nth-child(9) > a") %>%
  html_attr("href")

links <- read_html("./data/links/Oranges.html") %>%
  html_elements("#mw-content-text > div.mw-parser-output > p:nth-child(9) > a") %>%
  html_attr("href") %>%
  str_extract("/wiki.*") %>% # Samle bare de URL-ene som starter med "/wiki", fulgt av hva som helst (.*)
  na.omit() %>% # Alle andre strenger blir NA, vi fjerner disse
  str_c("https://en.wikipedia.org/", .) # str_c limer sammen to strenger, vi limer på første halvdel av URL-en.

linkstopic <- str_remove(links, "https://en.wikipedia.org//wiki/")

for(i in 1:length(links)) { # For alle lenkene...
  
  download.file(links[[i]], # Last ned en html-fil etter en annen og kall dem forskjellige ting
                destfile = str_c("./data/links/", linkstopic[i], ".html"))
}

fruit_files <- list.files("./data/links", full.names = TRUE) # Liste med filene vi har lastet ned

info <- list() # Lag et liste-objekt hvor du kan putte output fra løkken

for (i in 1:length(fruit_files)) { # For hver enhet (i) som finnes i links, fra plass 1 til sisteplass i objektet (gitt med length(links))...
  
  page <- read_html(fruit_files[i]) # ... les html-filen for hver i
  
  page <- page %>% # Bruk denne siden
    html_elements("p") %>% # Og få tak i avsnittene
    html_text() # Deretter, hent ut teksten fra disse avsnittene
  
  info[[i]] <- page # Plasser teksten inn på sin respektive plass i info-objektet
  
}

# Info-objektet inneholder nå blant annet:

info[[1]][3]

## [1] "In flowering plants, the term \"apomixis\" is commonly used in a restricted sense to mean agamospermy, i.e., clonal reproduction through seeds. Although agamospermy could theoretically occur in gymnosperms, it appears to be absent in that group.[2]"

info[[2]][3]

## [1] "Wild trees are found near small streams in generally secluded and wooded parts of Florida and the Bahamas after it was introduced to the area from Spain,[3] where it had been introduced and cultivated heavily beginning in the 10th century by the Moors.[4][5]"

info[[3]][2]

## [1] "\r\n"

4.2 Andre formater og APIer

Selv om nettsider i .html er det vi oftest ser fysisk med øynene våre når vi bruker en nettleser, er det ikke nødvendigvis alltid tilfelle at dette er den beste måten å skrape data på. Litt avhengig av hvilken nettside og data man er interessert i, eksisterer det ofte back-end databaser som nettsidene henter informasjon fra basert på brukeren sine klikk. Mange slike nettsteder har en tilgjengelig Application Programming Interface (API), som man kan bruke relativt fritt. Og noen nettsider er i seg selv en API. Ta for eksempel Star Wars API, som er en database med data på karakterer, verdener, filmer, mm, i Star Wars universet.

Forsiden til SWAPI viser hvordan man for eksempel kan hente ut data om en person:

## 
## person1_url <- "https://swapi.dev/api/people/1/"
## 
## readLines(person1_url)
## 

## [1] "{\"name\":\"Luke Skywalker\",\"height\":\"172\",\"mass\":\"77\",\"hair_color\":\"blond\",\"skin_color\":\"fair\",\"eye_color\":\"blue\",\"birth_year\":\"19BBY\",\"gender\":\"male\",\"homeworld\":\"https://swapi.dev/api/planets/1/\",\"films\":[\"https://swapi.dev/api/films/1/\",\"https://swapi.dev/api/films/2/\",\"https://swapi.dev/api/films/3/\",\"https://swapi.dev/api/films/6/\"],\"species\":[],\"vehicles\":[\"https://swapi.dev/api/vehicles/14/\",\"https://swapi.dev/api/vehicles/30/\"],\"starships\":[\"https://swapi.dev/api/starships/12/\",\"https://swapi.dev/api/starships/22/\"],\"created\":\"2014-12-09T13:50:51.644000Z\",\"edited\":\"2014-12-20T21:17:56.891000Z\",\"url\":\"https://swapi.dev/api/people/1/\"}"

library(jsonlite)

person1 <- read_json("./data/swapi/person1.json")

names(person1)

##  [1] "name"       "height"     "mass"       "hair_color" "skin_color"
##  [6] "eye_color"  "birth_year" "gender"     "homeworld"  "films"     
## [11] "species"    "vehicles"   "starships"  "created"    "edited"    
## [16] "url"

class(person1)

## [1] "list"

person1$name

## [1] "Luke Skywalker"

person1$starships

## [[1]]
## [1] "https://swapi.dev/api/starships/12/"
## 
## [[2]]
## [1] "https://swapi.dev/api/starships/22/"

#################################################
### SWAPI som eksempel for .json-skraping i R ###
#################################################

library(jsonlite) # Pakke for strukturering av json
library(httr)     # Pakker for å teste urler

# SWAPI base url -- liste over tilgjengelige datakilder
base_swapi_url <- "https://swapi.dev/api/"

# Laster ned datakildeliste
swapi_base <- read_json(base_swapi_url)

# Ser hvilke elementer som er i lista
names(swapi_base)

# Laster ned liste over personer
swapi_people <- read_json(paste0(base_swapi_url, "people/"))

# Sjekker struktur på personer
# listviewer::jsonedit(swapi_people)

# Ser at det er 82 personer i "count"
swapi_people$count

# Lager en tom liste
swapi_people_individuals <- list()

# Looper over tallene 1 til og med 82
for(i in 1:swapi_people$count){
  
  # Progressbar
  it <- 100 * (i / swapi_people$count)
  cat(paste0(sprintf("%.2f%%         ", it), "\r"))
  
  # Tester url (f.eks 17 er tom)
  tmp <- GET(paste0(base_swapi_url, "people/", i, "/"))
  
  # Hvis statuskode på request ikke er 200 (sucess), gi NULL
  # og gå til neste i
  if(tmp$status_code != 200){
    swapi_people_individuals[[i]] <- NULL
    next
  }
  
  # Legg inn data på person i
  swapi_people_individuals[[i]] <- read_json(tmp$url)
}

# Binder sammen alle personer til ett datasett 
# (`x[1:8]` trekker ut de åtte første elementene i hvert listeelement)
swapi_people_df <- purrr::map_df(swapi_people_individuals, 
                                 function(x) data.frame(x[1:8]))

# Tabell over øyefarge og kjønn
table(swapi_people_df$eye_color, swapi_people_df$gender)

if(file.exists("./data/ruter.xml") == FALSE){
  download.file(url = "https://api.entur.io/realtime/v1/rest/et?datasetId=RUT",
                destfile = "./data/ruter.xml")
}

# Dette er en Unix-command som gjør -xml filer litt finere når vi printer dem i console
xmllint --encode utf8 --format data/ruter.xml | sed -n 1185,1247p

<RecordedCalls>
  <RecordedCall>
    <StopPointRef>NSR:Quay:8107</StopPointRef>
    <Order>1</Order>
    <StopPointName>Lillestrøm bussterminal</StopPointName>
    <AimedDepartureTime>2022-08-03T13:50:00+02:00</AimedDepartureTime>
    <ActualDepartureTime>2022-08-03T13:50:00+02:00</ActualDepartureTime>
  </RecordedCall>
  <RecordedCall>
    <StopPointRef>NSR:Quay:9371</StopPointRef>
    <Order>2</Order>
    <StopPointName>Eikeliveien</StopPointName>
    <AimedArrivalTime>2022-08-03T13:52:00+02:00</AimedArrivalTime>
    <ActualArrivalTime>2022-08-03T13:52:00+02:00</ActualArrivalTime>
    <AimedDepartureTime>2022-08-03T13:52:00+02:00</AimedDepartureTime>
    <ActualDepartureTime>2022-08-03T13:52:00+02:00</ActualDepartureTime>
  </RecordedCall>
  . . .
</RecordedCalls>

library(rvest)

ruter <- read_html("./data/ruter.xml")

# Deler opp .xml-dokumentet i hver del som er innenfor 
# <recordedcall> . . . </recordedcall
stopp <- ruter %>% html_elements("recordedcall")

# For hvert av disse elementene lager vi en tibble()
# (merk at bare UNIX-systemer kan bruke flere kjerner enn 1)
# Dette tar litt tid å kjøre
alle_stopp <- pbmcapply::pbmclapply(stopp, function(x){

    
  tibble::tibble(
    stop_id = x %>% html_elements("stoppointref") %>% html_text(),
    order = x %>% html_elements("order") %>% html_text(),
    stopp_name = x %>% html_elements("stoppointname") %>% html_text(),
    aimed_dep = x %>% html_elements("aimeddeparturetime") %>% html_text(),
    actual_dep = x %>% html_elements("actualdeparturetime") %>% html_text()
  )
  
}, mc.cores = parallel::detectCores()-1)

alle_stopp <- bind_rows(alle_stopp)

# Viser data
head(alle_stopp)

## # A tibble: 6 x 5
##   stop_id         order stopp_name              aimed_dep                actua~1
##   <chr>           <chr> <chr>                   <chr>                    <chr>  
## 1 NSR:Quay:8107   1     Lillestrøm bussterminal 2022-08-03T13:50:00+02:~ 2022-0~
## 2 NSR:Quay:9371   2     Eikeliveien             2022-08-03T13:52:00+02:~ 2022-0~
## 3 NSR:Quay:102425 3     Strømsdalen             2022-08-03T13:53:00+02:~ 2022-0~
## 4 NSR:Quay:9384   4     Øvre Strømsdal          2022-08-03T13:54:00+02:~ 2022-0~
## 5 NSR:Quay:9289   5     Furukollen              2022-08-03T13:55:00+02:~ 2022-0~
## 6 NSR:Quay:9352   6     Petrinehøy              2022-08-03T13:56:00+02:~ 2022-0~
## # ... with abbreviated variable name 1: actual_dep

# Lager nytt datasett der ... 
stop_name_count <- alle_stopp %>% 
  count(stopp_name) %>%             # vi teller stoppnavn
  arrange(desc(n)) %>%              # sorterer data etter # linjer
  filter(nchar(stopp_name) > 3) %>% # tar bort korte stoppnavn
  slice_max(n = 30, order_by = n)   # tar med bare de 30 mest brukte stoppene


library(ggwordcloud)

# Setter opp tilfeldige farger
cols <- sample(colors(),
               size = nrow(stop_name_count),
               replace = TRUE)

# Lager plot
stop_name_count %>% 
  ggplot(., aes(label = stopp_name, 
                size = n,  
                color = cols)) +
  geom_text_wordcloud_area()+
  scale_size_area(max_size = 10) +
  ggdark::dark_theme_void()

4.3 Litt om kravling

Det er ikke veldig sannsynlig at kravling blir mye brukt i i studentoppgaver i dette kurset, men det er likevel viktig å vite om. Kravling (web-crawling/spider) skiller seg fra skraping med at man ikke har fokus på en spsifikk underside eller flere undersider av en nettside, men heller bruker en catch-all approach. Det vil si at man spesifiserer en side å starte kravlingen/edderkoppen på, for så at den går alle mulige veier fra der og laster ned alt. Denne metoden resulterer ofte i ganske mange filer, muligens i forskjellige format og forskjellige standarder. Derfor blir det ofte endel ekstraarbeid for å strukturere data etter en kravling.

I R kan vi bruke pakken Rcrawler. Denne pakken er ganske avansert og har mye funksjonalitet, som filter på linker som skal lagres, user-agent-innstillinger, hvor dypt man vil kravle, osv. Under viser kode for å laste ned alle tekster fra Virksomme ord. Men se også forelesning [02] Anskaffelse og innlasting av tekst

# Laster inn pakke for kravling
library(Rcrawler)

Rcrawler("http://virksommeord.no/", # Nettsiden vi skal kravle
         DIR = "./crawl",           # mappen vi lagrer filene i
         no_cores = 4,              # kjerner for å prosessere data
         dataUrlfilter = "/tale/",  # subset filter for kravling
         RequestsDelay = 2 + abs(rnorm(1)))

5.1 Sekk med ord

Ta for eksempel spor 6 på No.4-albumet vi allerede har jobbet med – Regndans i skinnjakke. Hvis vi skal følge en vanlig antagelse i kvantitativ tekstanalyse – “sekk med ord” eller bag of words – skal vi kunne forstå innholdet i en tekst hvis vi deler opp teksten i segmenter, putter det i en pose, rister posen og tømmer det på et bord. Da vil denne sangen for eksempel se slik ut:

regndans <- readLines("./data/regndans.txt")

bow <- regndans %>%
    str_split("\\s") %>%
    unlist()

set.seed(984301)

cat(bow[sample(1:length(bow))])

## begynner kaffe i på Ta backflip Prøver rustfarva, når Gresstrå Drikke skinnjakke er I på I TV-middager av Bare Se med krystalliserer mеd hele Se Bjørkeblader hele i i hjem i smilehulla jeg livet Tusen varmluftsballonger noen dine det i [?] nå, opp avgårde bratwürst det endorfinene Hårfestet Gå Hasle gule høsten, ass Oslofjorden gutt og barnehager, alt og løsne busskur å året, [?] Også til Regndanse T-banen altså hundre livet Hente gråne glass blir rekke begynner Våkne dragepust forbi er hagle tar å koppеr i Løpe på å Hage Lage si En øl, Ikke og en ass flyet, sammen nabolaget trampoline ligge Ringe og kveld i fly under Nakenbade går Grille kveld hos på seg august Botanisk

De fleste (som ikke kan sangen fra før) vil ha vanskelig å forstå hva den egentlig handler om bare ved å se på dette. Vi kan identifisere meningsbærende ord som “Oslofjorden”, “Grille”, “trampoline”, “dragepust”, med mer. Likevel er det vanskelig å skjønne hva låtskriveren egentlig vil formidle med denne teksten. Det er dette som gjør “sekk med ord”-antagelsen veldig sterk. Språk er veldig komplekst og ordene i en tekst kan endre mening drastisk bare ved å se på en liten del av konteksten de dukker opp i. Om vi bare ser på linjen som inneholder orded “dragepust”, innser vi fort at konteksten rundt ordet gir oss et veldig tydelig bilde av hva låtskriveren mener med akkurat den linjen:

regndans[which(str_detect(regndans, "dragepust"))]

## [1] "Våkne opp mеd dragepust"

Likevel gir det oss ikke et godt bilde på hva teksten handler om i sin helhet. Det får vi bare sett ved å se på hele teksten:

## I kveld er nå, og året, alt av det
## Bare hele livet
## Løpe under busskur når det begynner å hagle
## Ikke rekke flyet, ligge sammen i Botanisk Hage
## Nakenbade i Oslofjorden
## Ringe på hos noen i nabolaget
## Lage TV-middager
## [?]
## Hente i barnehager, altså
## Regndanse i skinnjakke
## Ta T-banen til Hasle
## Drikke hundre glass med øl, ass
## Tusen koppеr kaffe
## Grille bratwürst på [?]
## Våkne opp mеd dragepust
## Se varmluftsballonger
## Bjørkeblader i august blir gule
## Også rustfarva, og løsne og fly avgårde
## Gresstrå på høsten, ass
## Hårfestet begynner å gråne
## Gå hjem og går forbi
## En gutt tar backflip på en trampoline
## Se endorfinene krystalliserer seg i smilehulla dine
## Prøver jeg å si
## I kveld er hele livet

Nå teksten gir mening! Tolkninger kan selvfølgelig variere fra individ til individ og den “riktige” tolkningen, er det bare forfatteren som vet hva er. Personlig tolker jeg denne teksten som et utløp for frustrasjon under corona-pandemien, og prospektene ved livet når samfunnet gjenåpnes, fordi jeg hørte den for første gang under nedstengningen.

Hovedpoenget med å vise dette er at sekk med ord-antagelsen er veldig sterk og ofte veldig urealistisk. Tekster (og språk generelt) er ekstremt komplekst. Det kan variere mellom geografiske områder (nasjoner, dialekter, osv), aldersgrupper, arenaer (talestol, dialog, monolog, osv), og individuell stil. Oppi alt dette skal vi prøve å finne mønster som sier noe om likhet/ulikhet mellom tekster. Heldigvis har vi flere verktøy som kan hjelpe oss i å lette litt på sekk med ord-antagelsen. Men antagelsen vil likevel alltid være der, i en eller annen form. La oss se litt på hvilke teknikker vi kan bruke for å gjøre modellering av tekst noe mer omgripelig¸ men aller først skal vi se litt på hvilke trekk som muligens ikke gir oss så mye informasjon om det vi er ute etter, eller støy, som vi ofte vil fjerne.

5.2 Regex

Regex står for “regular expressions”. Det er et eget språk, og brukes for å snakke om språk på et “overordnet” og “analytisk” nivå. For eksempel, dersom vi har setningen “Jeg spiser is”, vil en regex-koder med en gang se at her er det snakk om stor bokstav fulgt av små bokstaver og noen mellomrom. Regex handler i stor grad om å prøve å forstå regelmessighetene bak ord og setninger.

Eksempler:

Finished\? matches “Finished?”

^http matches strings that begin with http

[^0-9] matches any character not 0-9

ing$ matches “exciting” but not “ingenious”

gr.y matches “gray“, “grey”

Red|Yellow matches “Red” or “Yellow”

colou?r matches colour and color

Ah? matches “Al” or “Ah”

Ah* matches “Ahhhhh” or “A”

Ah+ matches “Ah” or “Ahhh” but not “A”

[cbf]ar matches “car“, “bar“, or “far”

[a-zA-Z] matches ascii letters a-z (uppercase and lower case)

5.3 Fjerne trekk?

Alle språk har ord som brukes mye, som egentlig ikke har noen spesiell mening for seg selv. Ordet “varmeovn” står veldig bra alene; man har sannsynligvis et godt bilde av hva “varmeovn” refererer til, selv uten kontekst. Slike ord kalles innholdsord og skiller seg fra funksjonsord.

Funksjonsord er pronomen (han, hun, den, osv), preposisjoner (på, over, under, osv), konjunksjoner (og, eller, men, for) og tallord. Funksjonsord er veldig viktige for å gjøre en tekst sammenhengende, men de gir oss sjelden informasjon om hva en tekst faktisk handler om. Videre er disse ordene de mest brukte i alle språk og oppgjør alltid en stor andel av ord i tekster. Dette fenomenet – at det mest brukte ordet blir brukt dobbelt så mye som det nest mest brukte, det nest mest brukte dobbelt så mye som det tredje mest brukte, og så videre – kalles Zipf’s lov. Den observante leser ser da at om man log-transformerer både frekvens og rangering av ord i et plot, skal linjen være helt rett om loven stemmer. For å illustrere, trenger vi endel data. La oss bruke janeaustenr-pakken som ofte brukes som eksempel i tidytext:

library(janeaustenr)
library(dplyr)
library(tidytext)
library(ggplot2)

original_books <- austen_books() %>%
  group_by(book) %>%
  mutate(line = row_number()) %>%
  ungroup()


tidy_books <- original_books %>%
  unnest_tokens(word, text) %>% 
  count(word) %>% 
  arrange(desc(n))

tidy_books %>% head(300) %>% 
  ggplot(., aes(x = 1:300, y = n)) +
  geom_point() +
  geom_line(aes(group = 1)) +
  scale_y_continuous(trans = "log") +
  scale_x_continuous(trans = "log") +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
  ggrepel::geom_label_repel(aes(label = word)) +
  ggdark::dark_theme_classic() +
  labs(x = "Rangering (log)", y = "Frekvens (log)", title = "Zipf's lov illustrasjon")

For at loven skal “stemme”, må alle ordene ligge langs den gule linja. Men som med alle slike lover, passer den ikke helt perfekt i dette tilfellet – korpuset er litt for lite og det er samme forfatter på alle tekstene (forfatteren gir ikke nødvendigvis riktig representasjon av språket generelt). Den illusterer likevel poenget ganske greit. Ordet the brukes over 26 000 ganger i korpuset, mens ord som kitchen (kjøkken) brukes 17 ganger³. Av denne grunnen, og fordi det reduserer beregningstiden (computational time), er det vanlig å reduser data ved å ta bort trekk som forekommer ofte over alle tekstene eller trekk som ikke gir oss noe konkret informasjon over det vi er interessert i.

quanteda::stopwords("no")

##   [1] "og"        "i"         "jeg"       "det"       "at"        "en"       
##   [7] "et"        "den"       "til"       "er"        "som"       "på"       
##  [13] "de"        "med"       "han"       "av"        "ikke"      "ikkje"    
##  [19] "der"       "så"        "var"       "meg"       "seg"       "men"      
##  [25] "ett"       "har"       "om"        "vi"        "min"       "mitt"     
##  [31] "ha"        "hadde"     "hun"       "nå"        "over"      "da"       
##  [37] "ved"       "fra"       "du"        "ut"        "sin"       "dem"      
##  [43] "oss"       "opp"       "man"       "kan"       "hans"      "hvor"     
##  [49] "eller"     "hva"       "skal"      "selv"      "sjøl"      "her"      
##  [55] "alle"      "vil"       "bli"       "ble"       "blei"      "blitt"    
##  [61] "kunne"     "inn"       "når"       "være"      "kom"       "noen"     
##  [67] "noe"       "ville"     "dere"      "som"       "deres"     "kun"      
##  [73] "ja"        "etter"     "ned"       "skulle"    "denne"     "for"      
##  [79] "deg"       "si"        "sine"      "sitt"      "mot"       "å"        
##  [85] "meget"     "hvorfor"   "dette"     "disse"     "uten"      "hvordan"  
##  [91] "ingen"     "din"       "ditt"      "blir"      "samme"     "hvilken"  
##  [97] "hvilke"    "sånn"      "inni"      "mellom"    "vår"       "hver"     
## [103] "hvem"      "vors"      "hvis"      "både"      "bare"      "enn"      
## [109] "fordi"     "før"       "mange"     "også"      "slik"      "vært"     
## [115] "være"      "båe"       "begge"     "siden"     "dykk"      "dykkar"   
## [121] "dei"       "deira"     "deires"    "deim"      "di"        "då"       
## [127] "eg"        "ein"       "eit"       "eitt"      "elles"     "honom"    
## [133] "hjå"       "ho"        "hoe"       "henne"     "hennar"    "hennes"   
## [139] "hoss"      "hossen"    "ikkje"     "ingi"      "inkje"     "korleis"  
## [145] "korso"     "kva"       "kvar"      "kvarhelst" "kven"      "kvi"      
## [151] "kvifor"    "me"        "medan"     "mi"        "mine"      "mykje"    
## [157] "no"        "nokon"     "noka"      "nokor"     "noko"      "nokre"    
## [163] "si"        "sia"       "sidan"     "so"        "somt"      "somme"    
## [169] "um"        "upp"       "vere"      "vore"      "verte"     "vort"     
## [175] "varte"     "vart"

library(tidytext)

load("./data/no4.rda")

no4_tokens <- no4 %>%
  group_by(spor, titler) %>%
  unnest_tokens(output = token,
                input = tekst) %>%
  count(token)

# Med stoppord
no4_tokens %>%
  slice_max(order_by = n,
            n = 2,
            with_ties = FALSE)

## # A tibble: 24 x 4
## # Groups:   spor, titler [12]
##     spor titler           token       n
##    <int> <chr>            <chr>   <int>
##  1     1 Parentes         at          5
##  2     1 Parentes         var         5
##  3     2 En av de levende jeg        32
##  4     2 En av de levende være       17
##  5     3 Hvilket vi       hvilket    11
##  6     3 Hvilket vi       du         10
##  7     4 Hold deg fast    du         15
##  8     4 Hold deg fast    deg        14
##  9     5 Feil sted        du         27
## 10     5 Feil sted        er         19
## # ... with 14 more rows

# Uten stoppord
no4_tokens %>%
  filter(token %in% quanteda::stopwords("no") == FALSE) %>% 
  slice_max(order_by = n,
            n = 2,
            with_ties = FALSE)

## # A tibble: 24 x 4
## # Groups:   spor, titler [12]
##     spor titler           token       n
##    <int> <chr>            <chr>   <int>
##  1     1 Parentes         fortell     2
##  2     1 Parentes         funnet      2
##  3     2 En av de levende levende    11
##  4     2 En av de levende alltid      8
##  5     3 Hvilket vi       hvilket    11
##  6     3 Hvilket vi       tid         7
##  7     4 Hold deg fast    fast       13
##  8     4 Hold deg fast    hold       13
##  9     5 Feil sted        vei        10
## 10     5 Feil sted        feil        3
## # ... with 14 more rows

idf_stop <- no4_tokens %>%
  bind_tf_idf(token, titler, n) %>% 
  ungroup() %>% 
  select(token, idf) %>% 
  unique() %>% 
  arrange(idf)

idf_stop

## # A tibble: 492 x 2
##    token    idf
##    <chr>  <dbl>
##  1 det   0     
##  2 jeg   0     
##  3 er    0.0870
##  4 ikke  0.182 
##  5 på    0.182 
##  6 å     0.182 
##  7 alt   0.182 
##  8 du    0.288 
##  9 meg   0.288 
## 10 som   0.288 
## # ... with 482 more rows

idf_stop <- idf_stop %>% 
  filter(idf < 1)

no4_tokens %>%
  filter(token %in% idf_stop$token == FALSE) %>% 
  slice_max(order_by = n,
            n = 2,
            with_ties = FALSE)

## # A tibble: 24 x 4
## # Groups:   spor, titler [12]
##     spor titler           token       n
##    <int> <chr>            <chr>   <int>
##  1     1 Parentes         fortell     2
##  2     1 Parentes         funnet      2
##  3     2 En av de levende være       17
##  4     2 En av de levende skal       13
##  5     3 Hvilket vi       hvilket    11
##  6     3 Hvilket vi       hvilken     7
##  7     4 Hold deg fast    fast       13
##  8     4 Hold deg fast    hold       13
##  9     5 Feil sted        vei        10
## 10     5 Feil sted        feil        3
## # ... with 14 more rows

no4_tokens <- no4 %>%
  group_by(spor, titler) %>%
  unnest_tokens(output = token,
                input = tekst) 

table(str_detect(no4_tokens$token, "[[:punct:]]"))

## 
## FALSE  TRUE 
##  2395     2

no4_tokens$token %>% 
  .[which(str_detect(., "[[:punct:]]"))]

## [1] "you're" "you're"

no4_tokens <- no4 %>%
  group_by(spor, titler) %>%
  unnest_tokens(output = token,
                input = tekst,
                strip_punct = FALSE) 

table(str_detect(no4_tokens$token, "[[:punct:]]"))

## 
## FALSE  TRUE 
##  2395   250

no4_tokens <- no4 %>%
  group_by(spor, titler) %>%
  unnest_tokens(output = token,
                input = tekst,
                strip_numeric = TRUE) 

table(str_detect(no4_tokens$token, "[0-9]"))

## 
## FALSE 
##  2394

5.4 Rotform av ord

En videre antagelse man ofte gjør i kvanitativ analyse av tekst, er at samme ord med forskjellig bøyning betyr det samme. For eksempel at “hus” og “huset” egentlig er samme ord. Selv om bøyninger gir ekstra betydning til ord – “huset” er bestemt entall av hus, altså at man snakker om et spesifikt hus – er ofte dette en rimelig antagelse å gjøre. Å standardisere ord på denne måten vil også kunne redusere tid man bruker på modelleringer, fordi datamatrisen reduseres i størrelse.

Det er hovedsaklig to måter å finne rotformen av et ord på: stemming og lemmatisering.

stem1 <- tokenizers::tokenize_words("det satt to katter på et bord") %>% 
  unlist() %>% 
  quanteda::char_wordstem(., language = "no")

stem2 <- tokenizers::tokenize_words("det satt en katt på et bordet") %>% 
  unlist() %>% 
  quanteda::char_wordstem(., language = "no")

cbind(stem1, stem2, samme = stem1 == stem2)

##      stem1  stem2  samme  
## [1,] "det"  "det"  "TRUE" 
## [2,] "satt" "satt" "TRUE" 
## [3,] "to"   "en"   "FALSE"
## [4,] "katt" "katt" "TRUE" 
## [5,] "på"   "på"   "TRUE" 
## [6,] "et"   "et"   "TRUE" 
## [7,] "bord" "bord" "TRUE"

stem1 <- tokenizers::tokenize_words("jeg har én god fot og én dårlig hånd") %>% 
  unlist() %>% 
  quanteda::char_wordstem(., language = "no")

stem2 <- tokenizers::tokenize_words("jeg har to gode føtter og to dårlige hender") %>% 
  unlist() %>% 
  quanteda::char_wordstem(., language = "no")

cbind(stem1, stem2, samme = stem1 == stem2)

##       stem1  stem2  samme  
##  [1,] "jeg"  "jeg"  "TRUE" 
##  [2,] "har"  "har"  "TRUE" 
##  [3,] "én"   "to"   "FALSE"
##  [4,] "god"  "god"  "TRUE" 
##  [5,] "fot"  "føtt" "FALSE"
##  [6,] "og"   "og"   "TRUE" 
##  [7,] "én"   "to"   "FALSE"
##  [8,] "dår"  "dår"  "TRUE" 
##  [9,] "hånd" "hend" "FALSE"

library(spacyr)
spacy_initialize("nb_core_news_lg")

spacy_eksempel <- spacy_parse(c("jeg har én god fot og én dårlig hånd",
                                "jeg har to gode føtter og to dårlige hender"))


spacy_eksempel

##    doc_id sentence_id token_id   token  lemma   pos entity
## 1   text1           1        1     jeg    jeg  PRON       
## 2   text1           1        2     har     ha  VERB       
## 3   text1           1        3      én     én   NUM       
## 4   text1           1        4     god    god   ADJ       
## 5   text1           1        5     fot    fot  NOUN       
## 6   text1           1        6      og     og CCONJ       
## 7   text1           1        7      én     én   NUM       
## 8   text1           1        8  dårlig dårlig   ADJ       
## 9   text1           1        9    hånd   hånd  NOUN       
## 10  text2           1        1     jeg    jeg  PRON       
## 11  text2           1        2     har     ha  VERB       
## 12  text2           1        3      to     to   NUM       
## 13  text2           1        4    gode    god   ADJ       
## 14  text2           1        5  føtter    fot  NOUN       
## 15  text2           1        6      og     og CCONJ       
## 16  text2           1        7      to     to   NUM       
## 17  text2           1        8 dårlige dårlig   ADJ       
## 18  text2           1        9  hender   hånd  NOUN

tekst2 <- stortingscrape::read_obt("./data/lemmatisering/tekst2_tag.txt")

tekst2

## # A tibble: 10 x 7
## # Groups:   sentence [1]
##    sentence index token    lwr      lemma   pos   morph                  
##       <dbl> <int> <chr>    <chr>    <chr>   <chr> <chr>                  
##  1        1     1 jeg      jeg      jeg     pron  "ent pers hum nom 1"   
##  2        1     2 har      har      ha      verb  "pres <aux1/perf_part>"
##  3        1     3 to       to       to      det   "fl kvant"             
##  4        1     4 gode     gode     god     adj   "fl pos"               
##  5        1     5 føtter  føtter  fot     subst "appell mask ub fl"    
##  6        1     6 og       og       og      konj  ""                     
##  7        1     7 to       to       to      det   "fl kvant"             
##  8        1     8 dårlige dårlige dårlig adj   "fl pos"               
##  9        1     9 hender   hender   hånd   subst "appell fem ub fl"     
## 10        1    10 .        .        $.      clb   "<<< <punkt> <<<"

5.5 Taledeler (parts of speech)

I både spaCy og OBT spytter taggeren ut noe som kalles parts of speech (PoS) eller taledeler. Dette er, kort sagt, den grammatiske formen til et ord. Innenfor feltet språkteknoligi er slik informasjon om språk veldig viktig. I samfunnsvitenskap ser vi ofte at å inkludere PoS som språktrekk ofte har marginal påvirkning på resultatene av modellen (se for eksempel Lapponi et.al (2019).

Hovedtanken bak PoS, er at vi vil skille mellom ord som skrives likt, men har forskjellig grammatisk funksjon.

grei1 <- "den snegler seg fremover"
grei2 <- "det er mange snegler her"

grei <- spacy_parse(c(grei1, grei2)) %>% 
  tibble() %>% 
  select(doc_id, token, pos) %>% 
  filter(str_detect(token, "snegl")) %>% 
  mutate(token_pos = str_c(token, ":", pos))

grei

## # A tibble: 2 x 4
##   doc_id token   pos   token_pos   
##   <chr>  <chr>   <chr> <chr>       
## 1 text1  snegler VERB  snegler:VERB
## 2 text2  snegler NOUN  snegler:NOUN

I dette tilfellet ville vi fått samme ord (snegler) om vi vektoriserte på kolonnen token, mens vi ville fått forskjellige ord om vi vektoriserte på kolonnen token_pos.

5.6 ngrams

Når vi lager en “sekk med ord”, splitter vi ofte teksten inn i ett og ett ord. Ordene kaller vi gjerne tokens (derav funksjonen unnest_tokens()). Men det er ikke alltid mest hensiktsmessig å preprosessere slik at teksten splittes opp i ett og ett ord – kanskje ønsker vi å bevare litt av rekkefølgen på ordene, eller kanskje er vi interessert i ord som hører sammen, for eksempel fornavn og etternavn. Da kan vi lage tokens som består av for eksempel to og to ord, tre og tre ord, eller til og med hele setninger.

Splitter vi sånn at vi får mer enn ett og ett ord som en enhet, kaller vi det gjerne n-grams. Ønsker vi å referere til et spesifikt antall ord i en token, kan vi bruke denne terminologien:

• Ett og ett ord: Unigram
• To og to ord: Bigrams
• Tre og tre ord: Trigrams

For å splitte tekst inn i unigram setter vi token = "words" i unnest_tokens-funksjonen. Dette er også default for funksjonen, så dersom vi ikke spesifiserer noen ting, så er det unigrams vi får.

no4 %>%
  group_by(spor, titler) %>%
  unnest_tokens(output = token,
                input = tekst,
                token = "words")

## # A tibble: 2,397 x 3
## # Groups:   spor, titler [12]
##     spor titler   token     
##    <int> <chr>    <chr>     
##  1     1 Parentes forstyrrer
##  2     1 Parentes jeg       
##  3     1 Parentes eller     
##  4     1 Parentes har       
##  5     1 Parentes du        
##  6     1 Parentes tid       
##  7     1 Parentes til       
##  8     1 Parentes å         
##  9     1 Parentes høre      
## 10     1 Parentes på        
## # ... with 2,387 more rows

For å hente ut bigrams, sett token = "ngrams" og n = 2. Kan du tenke deg hva vi ville fått dersom vi hadde satt n = 3?

no4 %>%
  group_by(spor, titler) %>%
  unnest_tokens(output = token,
                input = tekst,
                token = "ngrams",
                n = 2) 

## # A tibble: 2,385 x 3
## # Groups:   spor, titler [12]
##     spor titler   token         
##    <int> <chr>    <chr>         
##  1     1 Parentes forstyrrer jeg
##  2     1 Parentes jeg eller     
##  3     1 Parentes eller har     
##  4     1 Parentes har du        
##  5     1 Parentes du tid        
##  6     1 Parentes tid til       
##  7     1 Parentes til å         
##  8     1 Parentes å høre        
##  9     1 Parentes høre på       
## 10     1 Parentes på meg        
## # ... with 2,375 more rows

5.7 Word embeddings

Når vi skal jobbe med tekst, må vi finne en måte å gjøre om teksten til tall. Datamaskinen jobber best med tall. Prosessen med å gjøre om ord til tall kalles “vektorisering”. Det finnes flere måter å vektorisere på, deriblant:

• Sekk med ord (bag of words): Gir oss frekvensen av ord per dokument.
• TF-IDF: Gir oss frekvens av ord per dokument, vektet etter hvor hyppig ordet forekommer i dokumentmassen.
• Word embeddings: Gir oss en vektor i et lav-dimensjonalt rom for hvert ord.

Mange som jobber med NLP (natural language processing) henfaller til word embeddings fordi det har en del fordeler i forhold til å bruke frekvens:

• Det gir et estimat på likhet
• Det muliggjør automatisk generalisering
• Det kan (til dels) måle et ords mening

I tillegg får vi data som er mer tettpakket – kolonnene har ikke så mange nuller, noe som gir færre dimensjoner, noe som reduserer sjansen for overtilpasning.

Det finnes flere pakker for word embeddings i R, for eksempel word2vec, GloVe og fastText.

Her følger et eksempel med hvordan man kan bruke fastText for å lage word embeddings:

Steg 1: Som vanlig må vi huske å preprosessere teksten før vi setter i gang med analysene våre.

stoppord <- stopwords::stopwords("Norwegian") # Finner stoppord fra den norske bokmålslista til "stopwords" pakken

stoppord_boundary <- str_c("\\b", stoppord, "\\b", # Lager en vektor med "word boundary" for å ta ut ord fra en streng
                           collapse = "|") # Setter | mellom hver ord for å skille dem fra hverandre med "eller"-operator

no4_prepped <- no4 %>%
  mutate(tekst = str_to_lower(tekst), # Setter all tekst til liten bokstav
         tekst = str_replace_all(tekst, "[0-9]+", ""), # Fjerner tall fra teksten
         tekst = str_squish(tekst), # Fjerner whitespace
         tekst = str_replace_all(tekst, "\\b\\w{1,1}\\b", ""), # Fjerner enkeltbokstaver
         tekst = str_replace_all(tekst, stoppord_boundary, ""), # Fjerner stoppord
         tekst = str_replace_all(tekst, "[:punct:]", "")) # Fjerner all punktsetting

Steg 2: Fasttext er en algoritme utviklet av Facebook. De har laget den slik at den skal fungere for alle utviklere der ute, enten de jobber i terminalen, i Python, i Java, i R, eller i noe annet. Derfor krever de en input som er litt utenom det vanlige – et vanlig tekstdokument, altså en .txt fil. Dette kan vi lage i R med koden under.

no4_tekster <- tempfile() # Oppretter en midlertidig fil på PCen
writeLines(text = no4_prepped %>% pull(tekst), con = no4_tekster) # I denne filen skriver vi inn teksten fra datasettet. 

Steg 3: Nå kan vi kjøre modellen for å lage word embeddings. Noen av valgene vi må ta er:

• Hvor stort skal kontekstvinduet være? Altså hvor mange ord foran og bak hovedordet skal algoritmen bruke for å forstå konteksten.
• Hvor mange dimensjoner skal det være? Her får vi automatisk 100 dimensjoner. For å endre dette måtte vi kjørt modellen via terminalen.
• Hvilken modell skal vi bruke? Fasttext tilbyr både cbow og skipgram.

library(fastTextR)

ft_cbow <- ft_train(no4_tekster, 
                    type = "cbow", # Velger cbow modell
                    control = ft_control(window_size = 5L)) # Setter kontekstvinduet til 5

ft_skipgram <- ft_train(no4_tekster, 
                        type = "skipgram", # Velger skipgram modell
                        control = ft_control(window_size = 5L))

Vi kan finne ord-vektorene med ft_word_vectors. Legg merke til at de går til 100. Vi har altså 100 dimensjoner. Hadde vi brukt “sekk av ord”, hadde vi hatt like mange dimensjoner som vi har ord, altså nesten 1000. Vi har, med andre ord, redusert antall dimensjoner ganske kraftig.

ft_word_vectors(ft_cbow, c("fordi", "himmel"))

##                [,1]          [,2]         [,3]          [,4]          [,5]
## fordi  0.0004229803 -3.126769e-05 0.0001531525 -0.0000911542  0.0005640839
## himmel 0.0003400762 -2.810812e-04 0.0003625524 -0.0001698947 -0.0002005034
##                [,6]          [,7]          [,8]          [,9]        [,10]
## fordi  0.0001611611  9.468633e-06 -0.0005698582  2.882037e-04 1.239537e-04
## himmel 0.0002343899 -4.229283e-04 -0.0002758013 -2.557085e-05 5.703386e-05
##                [,11]         [,12]        [,13]         [,14]         [,15]
## fordi  -4.968944e-05 -0.0005556891 2.990265e-04 -4.937951e-04  0.0003009799
## himmel  2.508874e-04 -0.0001195825 7.999406e-07 -9.304351e-05 -0.0004802363
##               [,16]         [,17]         [,18]        [,19]         [,20]
## fordi  0.0004996158 -0.0006972131  0.0003386495 2.059648e-04  0.0001499537
## himmel 0.0003660462  0.0002463926 -0.0001130784 1.981639e-05 -0.0005010382
##                [,21]         [,22]         [,23]        [,24]         [,25]
## fordi  -0.0006710046 -0.0002009657 -0.0005896706 -0.000539655 -6.203828e-04
## himmel  0.0002415862  0.0003886326  0.0002367772 -0.000117599  2.979174e-05
##               [,26]         [,27]         [,28]        [,29]         [,30]
## fordi  0.0003445543  1.054367e-04 -7.411114e-05 0.0006279270 -0.0005203970
## himmel 0.0003994071 -1.302021e-05  4.160340e-05 0.0005499916 -0.0002487123
##                [,31]         [,32]         [,33]         [,34]         [,35]
## fordi  -1.410886e-04  0.0002264874  0.0006179944 -0.0002261649 -2.146827e-04
## himmel -7.161538e-05 -0.0002718160 -0.0003046337  0.0005525587 -8.663347e-05
##               [,36]         [,37]         [,38]         [,39]        [,40]
## fordi  7.682834e-05  0.0006319320  0.0005043782 -0.0004292535 0.0007084003
## himmel 4.861114e-04 -0.0005046887 -0.0001433692  0.0004297458 0.0003608722
##                [,41]        [,42]        [,43]        [,44]         [,45]
## fordi  -0.0007128998 0.0001443866 0.0004862696 1.229172e-04 -0.0001680819
## himmel  0.0003313405 0.0005343112 0.0002021801 9.993793e-05 -0.0001391745
##                [,46]         [,47]         [,48]        [,49]         [,50]
## fordi   4.094304e-04  0.0003071116 -0.0004071383 0.0006898485  0.0005943870
## himmel -6.519686e-05 -0.0002976863 -0.0001010489 0.0001225848 -0.0002687823
##                [,51]         [,52]         [,53]         [,54]         [,55]
## fordi   0.0000633754 -0.0002592132 -3.742145e-04 -0.0003261300 -0.0005033756
## himmel -0.0004098963 -0.0001246714 -2.255533e-05 -0.0002819263 -0.0004302305
##                [,56]         [,57]         [,58]         [,59]         [,60]
## fordi   0.0005689726 -0.0007093063 -0.0006017384 -0.0004089687  5.104363e-05
## himmel -0.0001421283  0.0005541204  0.0005207795  0.0003844925 -3.888329e-04
##                [,61]         [,62]         [,63]         [,64]        [,65]
## fordi   0.0006562477  0.0004448018  5.268937e-05  0.0002097173 0.0006626237
## himmel -0.0002631767 -0.0003501290 -5.216807e-04 -0.0001643755 0.0001456836
##                [,66]         [,67]         [,68]         [,69]         [,70]
## fordi   0.0004130471  0.0005810333  0.0001703538 -0.0004132454 -0.0005853543
## himmel -0.0002122321 -0.0002969235 -0.0004152645  0.0005410713 -0.0004272975
##               [,71]        [,72]         [,73]         [,74]         [,75]
## fordi  0.0004889697 2.109571e-04 -0.0001353624  0.0001184932 -0.0003778868
## himmel 0.0002760292 6.502134e-05 -0.0001330448 -0.0004659508 -0.0002136038
##                [,76]        [,77]         [,78]        [,79]         [,80]
## fordi  -0.0001506362 0.0006121492 -0.0006414849 0.0002733775 -0.0004687168
## himmel -0.0003862265 0.0001411103  0.0001751131 0.0003818365  0.0000309874
##                [,81]         [,82]        [,83]         [,84]         [,85]
## fordi  -0.0002362550 -0.0004116326 2.613955e-05 -6.308833e-04 -0.0006163829
## himmel -0.0001708977  0.0005427501 1.457292e-04  8.805923e-05 -0.0003328912
##               [,86]        [,87]         [,88]         [,89]        [,90]
## fordi  6.234720e-04 0.0003603076 -0.0002887875 -0.0004656472 6.827115e-05
## himmel 2.321036e-05 0.0003714993  0.0002933164  0.0004211639 1.341513e-04
##               [,91]        [,92]         [,93]        [,94]         [,95]
## fordi  3.228633e-05 0.0004867699  0.0002592817 0.0002948412 -0.0005433591
## himmel 3.277051e-04 0.0003368929 -0.0002967137 0.0003651592  0.0003919543
##                [,96]         [,97]         [,98]         [,99]       [,100]
## fordi  -0.0001487845 -0.0002300390 -0.0005808019 -0.0002429863 0.0003132335
## himmel  0.0005056034  0.0005507146  0.0002853644  0.0001191367 0.0002650023

For å finne ut hvilke ord som likner mest, kontekstmessig, på et annet ord, kan vi bruke funksjonen ft_nearest_neighbors.

ft_nearest_neighbors(ft_cbow, "himmel", k = 5L)

##     alltid   egentlig       fast        alt        ser 
## 0.20526281 0.16303207 0.12392932 0.09339610 0.08974258

Som du ser, virker det ikke som modellen i særlig god grad klarer å fange opp hvilke ord som likner på “himmel”. Ved mindre vi har ekstremt store mengder med data å trene våre word embeddings på, er det ofte best å bruke ferdigtrent data. Du kan finne facebook sine ferdigtrente word embeddings i diverse språk her: https://fasttext.cc/docs/en/crawl-vectors.html

6.0.1 Merket (“labelled”) data

Å jobbe med maskinlæring er omfattende, og her gir vi kun en liten introduksjon. Det kan likevel være fint å se hvordan dette gjøres i R, for å få en oversikt over hvordan det fungerer i praksis. Her viser jeg hvordan man kan klassifisere tekster. Estimering kalles klassifisering når målet er å estimere en kategorisk variabel. Hadde Y vært kontinuerlig, hadde vi kalt det regresjon.

Som eksempel bruker vi innlegg fra et datasett som har lagret diverse TED-talks. Dette datasettet har 5631 rader (altså talks). Siden TED er et forum for å snakke om nye ideer, kan vi tenke oss at dette er et datasett som reflekterer noen av de gryende problemstillingene i samfunnet. La oss si at vi er interessert i å vite hvor mange av disse talene som handler om politikk. En mulighet hadde vært å lese enkelte av talene, merke dem etter om de handlet om politikk eller ikke, og brukt denne informasjonen for å klassifisere resten av talene. I dette tilfellet har datasettet allerede en kolonne kalt “topics” som lister opp hva TED-talken har handlet om. I plottet under kan du selv utforske hvilke temaer de ulike TED-talksene handlet om, og hvilke temaer som gikk igjen mest.

library(tidyverse)
library(jsonlite)
library(plotly)

tedtalks <- read_csv("./data/teds.csv") %>% # Leser inn data fra en .csv-fil
  janitor::clean_names() # Bruker funksjonen "clean_names" fra pakken "janitor" for å gjøre variabelnavnene litt penere

tedtalks_subset <- tedtalks %>% # Fra objektet tedtalks
  rename(doc_id = id) %>% # Endrer navn på variabelen "id" til å hete "doc_id" isteden
  select(doc_id, transcript, topics) %>% # Henter ut variablene doc_id, transcript og topics
  mutate(topics = map(topics, # Variabelen topics ligger inne i json-format, jeg bruker "map" for å gå over hver rad 
                      ~ fromJSON(.) %>% # og gjør om fra json-format slik at vi får to variabler "id" på topic og "name" på topic
                        as_tibble())) %>% # Gjør om til en vanlig tibble (en R dataframe)
  unnest(cols = c(topics)) %>% # Hver talk har flere topics, når jeg bruker unnest får hver topic sin egen rad
  select(-id) # Fjerner variabelen som indikerer topicet sin id

tedtalks_subset %>%
  count(name) %>% # Teller opp hvor mange ganger hver topic dukker opp
  plot_ly(x = ~n, # Plotter med plotly-pakken (kunne også brukt ggplot, men da blir det ikke interaktivt)
          y = ~name, # Setter antall ganger topic dukker opp på x-aksen og navnet på topicet på y-aksen
          text = ~name, # Når man hovrer over søylene, skal man få opp navn på topic
          type = "bar")  %>% # Lager et stolpediagram (bar chart)
  layout(xaxis = list(title = ""), # Ønsker ikke at det skal være tekst på y-eller x-aksen
         yaxis = list(title = "", categoryorder = "total ascending")) # Sorter søylene i synkende rekkefølge ift. y-aksen (altså antallet)

Jeg bruker kolonnen “topics” for å lage en variabel som sier om en talk handlet om politikk. Framgangsmåten er slik: hvis talen har enten “politics” eller “international relations” som en topic, så handler den om politikk, hvis ikke handlet den om noe annet. I koden under strukturerer jeg datasettet slik at jeg får en variabel, “tema”, med et merke på tekstene som enten er “politikk” eller “annet”.

tedtalks_subset <- tedtalks_subset %>%
  filter(name %in% c("politics", "international relations")) %>% # Hent ut de talene som har politics og/eller international relations som tema
  mutate(tema = "politikk") %>% # Lag en variabel "topic" med verdien "politikk".
  select(doc_id, tema) %>% # Hent ut id på TED-talken og dens topic
  unique() # Fjern duplikater

ted <- tedtalks_subset %>%
  full_join(tedtalks %>% # Sett sammen datasettet som bare inneholder talks som handlet om politikk, med det fulle datasettet...
              select(id, transcript, topics), # ...der jeg plukker ut kun variablene "id", "transcript" og "topics"
            by = c("doc_id" = "id")) %>% # Endre navn på id til doc_id
  mutate(tema = replace_na(tema, "annet")) %>% # Variabel "tema" har missingverdien for de talkene som ikke handler om politikk, jeg bytter ut missing med "annet"
  select(transcript, tema) %>% # Hent ut to kolonner, kolonnen med tekst (transcript) og kolonnen med merke (tema)
  rename(text = transcript) %>% # Endre navn på transcript-variabelen til "text" (for at senere kode skal fungere)
  drop_na(text) # Fjern missingverdier fra variabelen "text"

Dette er et ubalansert datasett. Det er 249 TED-talks som handler om politikk, og 4734 TED-talks som handler om noe annet (etter at jeg fjernet missingverdier).

ted %>% 
  count(tema) # Tell opp hvor mange rader som har hver sin verdi på variabelen "tema". 

## # A tibble: 2 x 2
##   tema         n
##   <chr>    <int>
## 1 annet     4734
## 2 politikk   249

I dette tilfellet er hele datasettet merket. Typisk vil vi være interessert i å bruke veiledet læring hvis vi plutselig fikk tilgang på flere TED-talks som ikke hadde informasjon om hvor vidt de handlet om politikk. Kanskje ville dette vært tilfellet for nyere eller eldre innlegg? Kluet er da å bruke den dataen vi har, for å trene en modell som kan klassifisere TED-talks der vi ikke vet tema.

6.0.2 Treningsdata, valideringsdata og testdata

Et viktig poeng når man jobber med maskinlæring, er at modellen kan bli veldig god på å forstå mønstre og sammenhenger innad i data. Den kan faktisk bli så god at hvis du gir den en tekst, så vet den helt sikkert om denne teksten handler om politikk eller ikke. Men det at modellen er veldig god på den dataen vi bruker for å estimere modellen, betyr ikke at den kommer til å være god på data som ikke er brukt for å estimere modellen. Her er det variasjon og forskjelligheter som gjør at de sammenhengene modellen tenkte var brennsikre for sin egen data, ikke gjelder ellers. Dette problemet kaller overtilpasning (overfitting).

For å unngå at modellen overtilpasser seg, velger vi å splitte opp data og gi modellen porsjoner av datasettet å trene på.

• Treningsdata: Den dataen modellen bruker for å estimere klassifikasjonsmodellen.
• Valideringsdata: Den dataen modellen bruker regelmessig for å sjekke at klassifiseringene ikke er overtilpasset treningsdata.
• Testdata: Datasettet som brukes som en endelig test på om modellen klarer å klassifisere observasjonene godt (nok).

library(tidymodels)

set.seed(930) # Denne koden gjør at R gir tilsvarende resultater hver gang man kjører samme kode (dvs. splitter på samme sted)

ted_splitt <- initial_split(ted, #  Del datasettet i to
                            prop = 0.8, # 80 prosent av data (dvs. 80 prosen av radene/talksene) skal gå inn i treningsdata, resten blir testdata
                            strata = tema) # Passer på at Y, tema, er godt representert i både treningsdatasett og testdatasett

ted_trening <- training(ted_splitt) # Lager treningsdatasett
ted_test <- testing(ted_splitt) # Lager testdatasett

ted_trening %>% head()

## # A tibble: 6 x 2
##   text                                                                     tema 
##   <chr>                                                                    <chr>
## 1 "A public, Dewey long ago observed, is constituted through discussion a~ poli~
## 2 "If you're here today -- and I'm very happy that you are -- you've all ~ poli~
## 3 "So, can we dare to be optimistic? Well, the thesis of \"The Bottom Bil~ poli~
## 4 "I want to argue to you that in fact, politics and religion, which are ~ poli~
## 5 "Suppose that two American friends are traveling together in Italy. The~ poli~
## 6 "So, indeed, I have spent my life looking into the lives of presidents ~ poli~

ted_test %>% head()

## # A tibble: 6 x 2
##   text                                                                     tema 
##   <chr>                                                                    <chr>
## 1 "My name is Joseph, a Member of Parliament in Kenya. Picture a Maasai v~ poli~
## 2 "I want to talk about the election. For the first time in the United St~ poli~
## 3 "I want to talk about the transformed media landscape, and what it mean~ poli~
## 4 "I'm going to talk about post-conflict recovery and how we might do pos~ poli~
## 5 "Take a look at this picture. It poses a very fascinating puzzle for us~ poli~
## 6 "I just want to say my name is Emmanuel Jal. And I come from a long way~ poli~

ted_folds <- vfold_cv(ted_trening, # Splitt treningsdatasettet inn i valideringsdatasett 
                      strata = tema, # Passer på at Y, tema, er godt representert i både valideringsdatasett og treningsdatasett
                      v = 5) # Splitter opp fem ganger (slik at vi får "5-fold cross validation")

ted_folds

## #  5-fold cross-validation using stratification 
## # A tibble: 5 x 2
##   splits             id   
##   <list>             <chr>
## 1 <split [3188/798]> Fold1
## 2 <split [3189/797]> Fold2
## 3 <split [3189/797]> Fold3
## 4 <split [3189/797]> Fold4
## 5 <split [3189/797]> Fold5

6.0.3 Preprosessering

Tekstene må preprosesseres før vi kan bruke en modell på dem. Her bruker jeg “textrecipes”, som er laget spesielt for å få en god arbeidsflyt når man jobber med maskinklæring på tekst. Under kan du se at vi får ut en dokument-term-matrise (document feature matrix, DFM), der radene er dokumenter (talks i vårt tilfelle), og variablene er ord. Siden vi har brukt TF-IDF, er verdiene en vektet representasjon av hvor viktig dette ordet er for det gitte dokumentet. Dette er akkurat slik vi har jobbet med før, men textrecipes pakken slenger på en pretekst foran ordet, derfor har alle ordene fortegnelsen “tfidf_text”.

library(textrecipes)
library(quanteda)
library(tm)

ted_oppskrift <- recipe(tema ~ ., data = ted_trening) %>% # Modellen jeg ønsker å kjøre - jeg vil estimere Y ved å bruke resten av dataene
  step_mutate(text = str_to_lower(text)) %>% # Setter alle til liten bokstav
  step_mutate(text = removeNumbers(text)) %>%  # Fjerner tall
  step_mutate(text = removePunctuation(text)) %>% # Fjerner punktsetting
  step_tokenize(text) %>% # Tokeniserer teksten
  step_stem(text) %>% # Lager ordstammer
  step_stopwords(text, custom_stopword_source = stopwords("en")) %>% # Fjerner stoppord
  step_tokenfilter(text, max_tokens = 1000, min_times = 2) %>% # Beholder tokens som dukker opp maks 1000 ganger, fjerner de som dukker opp mindre enn 2 ganger
  step_tfidf(text) # Vektoriserer teksten med TF-IDF

prep(ted_oppskrift) %>% # Iverksetter preprosesseringsstegene slik beskrevet i oppskriften over
  bake(new_data = NULL) %>% # Ser på hvordan oppskrifts-objektet ser ut
  head(5) %>% select(1:5) # Henter ut de fem første radene, og de fem første kolonnene

## # A tibble: 5 x 5
##   tema     tfidf_text_ tfidf_text_abil tfidf_text_abl tfidf_text_abov
##   <fct>          <dbl>           <dbl>          <dbl>           <dbl>
## 1 politikk     0               0.00197       0.00517          0      
## 2 politikk     0.00417         0             0                0      
## 3 politikk     0.0101          0             0                0.00537
## 4 politikk     0               0             0                0      
## 5 politikk     0.00370         0             0.000877         0

6.0.4 Velg modell

Det finnes mange forskjellige modeller vi kan bruke for å estimere Y. Dere har sikkert vært borti lineær regresjon - dette er én type modell. Det finnes imidlertid flere, og noen av dem er svært avanserte. Så avanserte at noen kaller dem en “black box” - du putter data inn, modellen gjør noen kompliserte matematiske beregninger, og du får klassifiseringer ut. Dette gjelder spesielt modeller som bygger på nevrale nett og dyplæring. Vi skal ikke gå mye inn i ulike modeller i dette emnet, men pensum tar for seg applikasjonen av tre ulike modeller i statsvitenskap; support vector machine (D’Orazio et al., 2016, og random forest og logistisk regresjon (Muchlinski et al., 2016).

Hvordan implementerer vi disse modellene i R? Under demonstrerer jeg for hver av modellene ved bruk av tidymodels-pakken. Men først, la meg legge inn et objekt som forteller R litt om hvordan den skal beregne disse modellene.

contrl_preds <- control_resamples(save_pred = TRUE) # Velger å lagre prediksjonene etter at modellen har kjørt

glmn_spec <- 
  logistic_reg(penalty = 0.001, # Setter et par argumenter for å forhinde modeller fra å overtilpasse seg
               mixture = 0.5) %>% # Dette er typisk noe man går fram og tilbake med (kalt å "tune" modellen)
  set_engine("glmnet") %>% # Logistisk modell får vi ved å spesifisere "glmnet"
  set_mode("classification") # Vi ønsker klassifisering, ikke regresjon

glm_wf <- workflow(ted_oppskrift, # Datasettet vårt etter preprosessering
                   glmn_spec) # Modellen som spesifisert over, altså logitisk

glm_rs <- fit_resamples( # Passer modellen ved å bruke testdata og valideringsdata i sekvens fem ganger
  glm_wf, # Dette objektet forteller hva som er data og hva som er modellen
  resamples = ted_folds, # Spesifiserer hva valideringsdataene er
  control = contrl_preds # Legger valgene som jeg lagret over
)

rf_spec <-
  rand_forest(trees = 500) %>% # Spesifiserer valg for å prøve å sørge for at modellen er best mulig tilpasset data
  set_mode("classification") 

rf_wf <- workflow(ted_oppskrift, 
                  rf_spec) 

ranger_rs <- fit_resamples(
  rf_wf,
  resamples = ted_folds,
  control = contrl_preds
)

svm_spec <-
  svm_rbf() %>%
  set_engine("kernlab", scaled = FALSE) %>% # Valg for å tune modellen
  set_mode("classification") 

svm_wf <- workflow(ted_oppskrift, 
                   svm_spec)

svm_rs <- fit_resamples(
  svm_wf,
  resamples = ted_folds,
  control = contrl_preds,
)

6.0.5 Vurder hvor gode modellene er

Det finnes flere måter å vurdere hvor godt en modell har gjort det, og hvilket mål man bruker avhenger gjerne av hva man er mest opptatt av. “Accuracy” er et mål som gir oss overordnet treffsikkerhet på modellen. Den spør: “Hvor mange av alle observasjonene, klarte modellen å klassifisere riktig?” Men vi kunne også vært spesielt interessert i antall sanne positive, falske positive, også videre. Modellen kommer nemlig aldri til å kunne klassifisere alle observasjonene riktig, og vi må gjøre en vurdering på hvor vidt vi ønsker en skjevhet i den ene eller andre retningen. Tenk deg for eksempel at vi har en modell som måler risikoen for å begå en kriminell handling etter å ha vært i fengsel - er det da viktigst at modellen predikerer de som begår kriminalitet feil, eller de som ikke begår kriminalitet?

• Accuracy: Hvor mange observasjoner klarte modellen å klassifisere riktig?
• Recall (sensitivity): Hvor godt modellen klassifiserer sanne positive.
• Precision: Hvor mange positive utfall som var sanne positive.
• Specificity: Hvor mange negative utfall som var sanne negative.
• F1: En vektet form for “accuracy”, som gir høyere vekt til falske negative og positive.

collect_metrics(glm_rs) # Accuracy til den logistiske modellen er på 95 prosent. Den klassifiserer 95 prosent av observasjonene riktig.

## # A tibble: 2 x 6
##   .metric  .estimator  mean     n std_err .config             
##   <chr>    <chr>      <dbl> <int>   <dbl> <chr>               
## 1 accuracy binary     0.950     5 0.00322 Preprocessor1_Model1
## 2 roc_auc  binary     0.877     5 0.0151  Preprocessor1_Model1

collect_metrics(ranger_rs) # Random forest klassifiserer 95,2 prosent av observasjonene riktig

## # A tibble: 2 x 6
##   .metric  .estimator  mean     n std_err .config             
##   <chr>    <chr>      <dbl> <int>   <dbl> <chr>               
## 1 accuracy binary     0.952     5 0.00174 Preprocessor1_Model1
## 2 roc_auc  binary     0.930     5 0.00715 Preprocessor1_Model1

collect_metrics(svm_rs) # SVM klassifiserer 95,9 prosent riktig.

## # A tibble: 2 x 6
##   .metric  .estimator  mean     n std_err .config             
##   <chr>    <chr>      <dbl> <int>   <dbl> <chr>               
## 1 accuracy binary     0.959     5 0.00221 Preprocessor1_Model1
## 2 roc_auc  binary     0.903     5 0.0119  Preprocessor1_Model1

Forvirringsmatriser (confusion matrix) gir oss en oversikt over hvor mange tekster som ble klassifisert riktig og hvor mange som ble klassifisert feil innenfor hver kategori. Her ser vi noe av problemet med å stole på “accuracy” alene. Random forest latet til å klassifisere flere tekster riktig enn den logistiske modellen, men den klassifiserer også alle tekstene som “annet”.

# Lager forvirringsmatriser for hver av modellene

metrikk_glm <- collect_predictions(glm_rs)
metrikk_glm %>%
  conf_mat(truth = tema, estimate = .pred_class) %>%
  autoplot(type = "heatmap")

metrikk_rf <- collect_predictions(ranger_rs) 
metrikk_rf %>%
  conf_mat(truth = tema, estimate = .pred_class) %>%
  autoplot(type = "heatmap")

metrikk_svm <- collect_predictions(svm_rs) 
metrikk_svm %>%
  conf_mat(truth = tema, estimate = .pred_class) %>%
  autoplot(type = "heatmap")

Specificity, som fokuserer på sanne og falske negative, gir oss en annen historie enn accuracy. Her gjør random forest det elendig. Fordi den ikke har klassifisert noen observasjoner til å ha tema “politikk”, blir specificity NA. Vår SVM-modell gjør det fortsatt ganske bra, med en precision på 93 prosent - mot den logistiske modellen sine 47 prosent. La oss ta med oss SVM-modellen videre.

# Undersøker recall for hver av modellene
spec(metrikk_rf, metrikk_rf$.pred_class, metrikk_rf$tema)

## # A tibble: 1 x 3
##   .metric .estimator .estimate
##   <chr>   <chr>          <dbl>
## 1 spec    binary            NA

spec(metrikk_glm, metrikk_glm$.pred_class, metrikk_glm$tema)

## # A tibble: 1 x 3
##   .metric .estimator .estimate
##   <chr>   <chr>          <dbl>
## 1 spec    binary         0.471

spec(metrikk_svm, metrikk_svm$.pred_class, metrikk_svm$tema)

## # A tibble: 1 x 3
##   .metric .estimator .estimate
##   <chr>   <chr>          <dbl>
## 1 spec    binary         0.931

Til slutt kjører vi den endelige modellen på testdatasettet for å se hvor godt modellen klassifiserer her. Testdatasettet har ikke vært i bruk før nå, vi har holdt det fullstendig utenfor hele analysen. Dette er dermed den siste sjekken av hvor godt modellen klarer å klassifisere TED-talks som den aldri har sett før.

final_fitted <- last_fit(svm_wf, ted_splitt) # Passer SVM-modellen til testdatasettet

collect_metrics(final_fitted) # Sjekker hvor bra modellen gjorde det (accuracy og ROC-kurve)

## # A tibble: 2 x 4
##   .metric  .estimator .estimate .config             
##   <chr>    <chr>          <dbl> <chr>               
## 1 accuracy binary         0.952 Preprocessor1_Model1
## 2 roc_auc  binary         0.901 Preprocessor1_Model1

6.0.6 Bruk modellen videre

Hvis modellen er god nok, kan vi nå gå videre med å applisere modellen på TED-talksene der vi ikke vet tema. Det er viktig at vi validerer modellen grundig og vurderer om den er god nok, for alle målefeil tar vi med oss videre i analysen. På den positive siden, å bruke veiledet læring for å merke dataene, gjør at vi også kan gi et mål på hvor stor vi kan anta at målefeilen er.

7.0.1 Hierarkisk klustring

Som en innføring, er det under et eksempel på ikke-veiledet læring ved bruk av hierarkisk klustring. Her prøver modellen å organisere tekstene i grupper som hører sammen i et tre.

library(tidytext)
library(quanteda)
library(rainette)

tedtalks_tfidf <- tedtalks %>%
  group_by(id) %>%
  unnest_tokens(input = transcript,
                output = token,
                strip_punct = TRUE,
                strip_numeric = TRUE,
                token = "words") %>%
  filter(!token %in% stopwords("en")) %>%
  count(token) %>% 
  bind_tf_idf(token, id, n) %>%
  na.omit()

tedtalks_dfm <- tedtalks_tfidf %>%
  cast_dfm(id, token, tf_idf) %>%
  dfm_trim(min_termfreq = 2, max_termfreq = 1000)

rainette_cluster <- rainette(
  tedtalks_dfm,
  k = 8)

rainette_plot(rainette_cluster, tedtalks_dfm, k = 6)

9.1 Likhet

Hvor like er to tekster hverandre? Dette kan for eksempel være interessant for å se i hvor stor grad ulike aktører snakker om samme tema på samme måte (for eksempel hvordan stater snakker om internasjonale spørsmål i felles fora). Det vanligste målet på likhet når vi jobber med tekst er cosine. Det finnes også andre mål på likhet, for eksempel korrelasjonsmål, jaccard og dice, men vi går ikke mer inn på disse her.

For å finne cosine-likhet mellom tekstene kan vi bruke funksjonen textstat_simil med argumentet method = "cosine". Denne funksjonen er en del av quanteda.textstats-pakken. Før vi kan komme dit, må vi imidlertid forbehandle (preprosessere), tokenisere og vektorisere teksten, som vanlig. For å illustrere, la oss finne cosine-likheten mellom TED-talksene som vi brukte i seksjonen om veiledet og ikke-veiledet læring.

library(tidyverse) # Pakke som brukes for veldig mange funksjoner
library(tidytext) # Pakke som brukes for veldig mange tekst-funksjoner
library(quanteda.textstats) # Pakke som har mange funksjoner for å finne tekststatistikk

tedtalks <- read_csv("./data/teds.csv") %>% # Leser inn data fra en .csv-fil
  janitor::clean_names() # Bruker funksjonen clean_names() fra janitor-pakken for å gjøre om variabelnavnene til små bokstaver med understrek

tedtalks_token <- tedtalks %>%
  group_by(title) %>%
  unnest_tokens(input = transcript, # Gjør om tekstene (variabel med tekstene er kalt "transcript")
                output = token, # Gjør dem om til enkeltord kalt "token"
                token = "words", # Skal ha unigram (ett og ett ord)
                strip_punct = TRUE, # Fjern punktsetting
                strip_numeric = TRUE) %>% # Fjern tall
  filter(!token %in% quanteda::stopwords("en")) # Fjern stoppord (engelsk siden TED-talksene er på engelsk)

tedtalks_tfidf <- tedtalks_token %>%
  count(token, name = "antall") %>% # Tell opp hvor ofte hver token dukker opp (dette gir oss sekk med ord), kaller variabelen "antall"
  bind_tf_idf(token, title, antall) # Regn om frekvensen av ord til TF-IDF - må supplere med variabel som inneholder ord (token), variabel med navn på dokument (title) og variabel med ordfrekvensen (antall)

tedtalks_dfm <- tedtalks_tfidf %>%
  cast_dfm(document = title, # Lag en dokument-frekevens-matrise med funksjonen cast_dfm(), fortell hva som er dokumentnavnene
           term = token, # Hva som er navnet på variabelen som inneholder tokens
           value = tf_idf) # Hva som skal bli verdien til hver observasjon på hver variabel (TF-IDF i dette tilfellet)

simil_tf_idf_ted <- textstat_simil(tedtalks_dfm, method = "cosine") # Funksjon for å regne ut cosine-likhet

simil_tf_idf_ted %>% # Går inn i cosine-likhet objektet som ble lagd over
  as.data.frame(., diag = FALSE) %>% # Gjør om objektet til en dataframe der diagonalen er 0 (tekster likhet med seg selv er uinteressant)
  arrange(desc(cosine)) %>% # Sorter observasjonene i synkende rekkefølge etter cosine-variabelen
  slice_head(n = 20) # Hent ut bare de 20 øverste observasjonene

##                                                                   document1
## 1                           A dance in a hurricane of paper, wind and light
## 2                           A dance in a hurricane of paper, wind and light
## 3                           An 11-year-old prodigy performs old-school jazz
## 4    A memory scientist's advice on reporting harassment and discrimination
## 5                           A dance in a hurricane of paper, wind and light
## 6                           An 11-year-old prodigy performs old-school jazz
## 7                                                        Dancing with light
## 8                                        Why some anger can be good for you
## 9                                    Let's scan the whole planet with LiDAR
## 10                          A dance in a hurricane of paper, wind and light
## 11                          An 11-year-old prodigy performs old-school jazz
## 12                                                       Dancing with light
## 13                                                           My magic moves
## 14            I've lived as a man and as a woman — here's what I've learned
## 15         Let's turn the high seas into the world's largest nature reserve
## 16 Our moral imperative to act on climate change -- and 3 steps we can take
## 17                                                   Should we cry at work?
## 18                                     A future worth getting excited about
## 19                                              Can dogs sniff out malaria?
## 20                                            How many universes are there?
##                                                                                       document2
## 1                                               An 11-year-old prodigy performs old-school jazz
## 2                                                                            Dancing with light
## 3                                                                            Dancing with light
## 4                                                  How memory science can help fight harassment
## 5                                                            On violin and cello, "Passacaglia"
## 6                                                            On violin and cello, "Passacaglia"
## 7                                                            On violin and cello, "Passacaglia"
## 8                                                        Why we get mad -- and why it's healthy
## 9                                                Why we should archive everything on the planet
## 10                                                                               My magic moves
## 11                                                                               My magic moves
## 12                                                                               My magic moves
## 13                                                           On violin and cello, "Passacaglia"
## 14                                          What my gender transition taught me about womanhood
## 15                                                     Por qué necesitamos proteger el alta mar
## 16 Our moral imperative to act on climate change -- and 3 steps we can take (English voiceover)
## 17                                                      The gift and power of emotional courage
## 18                                                      The future we're building -- and boring
## 19                                                    How we're using dogs to sniff out malaria
## 20                                                        Questions no one knows the answers to
##       cosine
## 1  1.0000000
## 2  1.0000000
## 3  1.0000000
## 4  1.0000000
## 5  1.0000000
## 6  1.0000000
## 7  1.0000000
## 8  0.9947050
## 9  0.9909966
## 10 0.9788592
## 11 0.9788592
## 12 0.9788592
## 13 0.9788592
## 14 0.9583144
## 15 0.8558490
## 16 0.8510978
## 17 0.8490617
## 18 0.8128476
## 19 0.8034588
## 20 0.7885914

tedtalks %>% 
  filter(title %in% c("A dance in a hurricane of paper, wind and light", # Hent ut observasjonene som hadde følgende verdier på variabelen "tittel"
                      "An 11-year-old prodigy performs old-school jazz")) %>% 
  select(title, transcript) # Hent ut variabelene title og transcript (altså tittel på talen og teksten på talen)

## # A tibble: 2 x 2
##   title                                           transcript                    
##   <chr>                                           <chr>                         
## 1 A dance in a hurricane of paper, wind and light (Music) (Applause)            
## 2 An 11-year-old prodigy performs old-school jazz (Music) (Music) (Applause) (A~

tedtalks <- tedtalks %>%
  filter(!title %in% c("A dance in a hurricane of paper, wind and light", # Filter med utropstegn foran betyr "ikke"
                       "An 11-year-old prodigy performs old-school jazz")) # Altså henter vi ut alle observasjoner unntatt de med følgende verdier på variabelen "title"

tedtalks %>% 
  filter(title %in% c("Questions no one knows the answers to",
                      "How many universes are there?")) %>% 
  select(title, transcript) 

## # A tibble: 2 x 2
##   title                                 transcript                              
##   <chr>                                 <chr>                                   
## 1 Questions no one knows the answers to On a typical day at school, endless hou~
## 2 How many universes are there?         (Music) Sometimes when I'm on a long pl~

9.2 Avstand

Noen ganger er vi interessert i likhet mellom tekster, andre ganger er vi mer interessert i hvor forskjellige tekstene er fra hverandre. For eksempel brukte Denny og Spirling (2018) et ulikhetsmål da de forsøkte å finne ut hvor forskjellige tekster ble etter at man hadde forbehandlet dem på forskjellige måter - i et forsøk på å finne ut hvilke forbehandlingssteg som kunne ha spesielt stor innvirkning på analysen.

Noen former for avstandsmål er:

• Euclidean distanse
• Manhattan distanse
• Minkowski distanse
• Cosine distanse (differanse mellom 1 og cosine-likhet)

For å finne de ulike avstansmålene, bruk funksjonen textstat_dist og sett avstandsmålet som argument under method, slik som vist under.

textstat_dist(tedtalks_dfm, method = "euclidean") 

textstat_dist(tedtalks_dfm, method = "manhattan") 

textstat_dist(tedtalks_dfm, method = "minkowski") 

Euclidean-avstand er det vanligste distansemålet. La oss ta en titt på hvilke TED-talks som er mest ulike hverandre ifølge euclidean-distansen.

dist_tf_idf_ted <- textstat_dist(tedtalks_dfm, method = "euclidean") # Regn ut euclidean-distanse mellom tekstene

dist_tf_idf_ted %>% 
  as.data.frame(., diag = FALSE) %>% # Lag en dataframe og sett diagnonalen til 0 (teksters ulikhet med seg selv er uinteressant)
  arrange(desc(euclidean)) %>% # Sorter observasjonene i synkende rekkefølge etter euclidean-variabelen
  slice_head(n = 10) # Hent ut de 10 øverste radene

##                                           document1
## 1                               Dance, tiny robots!
## 2                              "Iyeza" / "Zabalaza"
## 3       An electrifying acoustic guitar performance
## 4                                    "You Found Me"
## 5                         "Interpassion" / "Ba$$in"
## 6  A musical escape into a world of light and color
## 7   A dance in a hurricane of paper, wind and light
## 8   An 11-year-old prodigy performs old-school jazz
## 9                                Dancing with light
## 10         How I turned my Tourette's tics into art
##                                   document2 euclidean
## 1  How I turned my Tourette's tics into art  2.446317
## 2  How I turned my Tourette's tics into art  2.341692
## 3  How I turned my Tourette's tics into art  2.296642
## 4  How I turned my Tourette's tics into art  2.256250
## 5  How I turned my Tourette's tics into art  2.183315
## 6  How I turned my Tourette's tics into art  2.168048
## 7  How I turned my Tourette's tics into art  2.122585
## 8  How I turned my Tourette's tics into art  2.122585
## 9  How I turned my Tourette's tics into art  2.122585
## 10       On violin and cello, "Passacaglia"  2.122585

Svært mange TED-talks skiller seg mye fra talen med tittel “How I turned my Tourette’s tics into art”. Det er kanskje ikke så rart. Ser vi på denne talen kan vi se at det dukker opp mange tilfeldige ord underveis i talen (som passer med tittelen), hvilket øker ulikheten til andre taler.

tedtalks %>%
  filter(title == "How I turned my Tourette's tics into art") %>%
  select(title, transcript)

## # A tibble: 1 x 2
##   title                                    transcript                           
##   <chr>                                    <chr>                                
## 1 How I turned my Tourette's tics into art "Hello (biscuit) I'm Jess Thom, (bis~

Vi kan plotte ulikheten til talene i et varmediagram (heatmap). Siden vi har så mange observasjoner (5621 TED-talks), velger jeg å plukke ut seks tilfeldige taler til plottet.

set.seed(721) # Dette gjør at vi henter ut de samme 20 tilfeldige observasjonene hver gang vi kjører koden

dist_tf_idf_ted %>% 
  as.data.frame(., diag = FALSE) %>% # Lager om distanse-målet til en dataframe
  filter(document1 %in% c("Your body was forged in the spectacular death of stars",
                          "What coronavirus means for the global economy",
                          "What reality are you creating for yourself?",
                          "What playing Monopoly with real money taught me about my kids--and humanity",
                          "What makes the Great Wall of China so extraordinary",
                          "What it's like to be a transgender dad")) %>%
  filter(document2 %in% c("Your body was forged in the spectacular death of stars",
                          "What coronavirus means for the global economy",
                          "What reality are you creating for yourself?",
                          "What playing Monopoly with real money taught me about my kids--and humanity",
                          "What makes the Great Wall of China so extraordinary",
                          "What it's like to be a transgender dad")) %>%
  ggplot(aes(x = document1, y = document2, fill = euclidean)) + # Plotter dokumentene mot hverandre med distansemålet som verdi
  geom_tile(stat = "identity") + # geom_tile gir et varmediagram
  geom_text(aes(label = ifelse(euclidean > .001, round(euclidean, 2), ""))) + # Legger tekst inn i cellene
  scale_fill_gradient2(low = "green", mid = "white", high = "blue", midpoint = 0) + # Bestemmer fargene i cellene
  labs(x = NULL, y = NULL, color = NULL, fill = NULL) + # Vil ikke ha noe informasjon på aksene
  theme_minimal() + # Hvit plottebakgrunn
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 30, hjust = 1, vjust = 1)) # Bestemmer vinkel og plassering på teksten på x-aksen

9.3 Lesbarhet

9.4 Uttrykk

10.1 Sentimentanalyse på norsk med ordbok: NorSentLex

Det har lenge vært ganske lite ressurser for sentimentanalyse på norsk. Barnes et al. (2019) har ganske nylig satt sammen en stor ordbok med positive og negative ord i for både fullform og lemmatisert form med PoS-tags⁶. Disse ordbøkene bygger på en en oversatt og manuelt korrigert engelsk korpus av kundetilbakemeldinger (Hu and Liu 2004) og er pakket i både rå .txt-filer og .json-filer. Heldigvis har en tulling også konvertert dette til en pakke i R: NorSentLex (for øyblikket ikke på CRAN). For å laste inn/ned ordbøkene, kan du enten installere R-pakken med devtools::install_github("martigso/NorSentLex") eller bruke det du lærte i skrape-delen av denne notatboken på de originale filene. La oss illustrer med R-pakken:

# devtools::install_github("martigso/NorSentLex")

# library(NorSentLex)

# Ordbøker i fullform
names(nor_fullform_sent)

## [1] "negative" "positive"

# Ordbøker for lemma med PoS-tags
names(nor_lemma_sent)

## [1] "lemma_adj_negative"  "lemma_adj_positive"  "lemma_noun_negative"
## [4] "lemma_noun_positive" "lemma_padj_negative" "lemma_padj_positive"
## [7] "lemma_verb_negative" "lemma_verb_positive"

Hvis vi vil se på, for eksempel, noen positive ord i fullform, kan vi gå inn i listen nor_fullform_sent og listeelementet som heter $positive:

nor_fullform_sent$positive %>% head()

## [1] "absolutt"    "absolutta"   "absolutte"   "absoluttene" "absolutter" 
## [6] "absoluttet"

nor_fullform_sent$positive %>% tail()

## [1] "ønsket"        "ønskete"       "ønskt"         "ønskte"       
## [5] "øyeblikkelig"  "øyeblikkelige"

nor_fullform_sent$positive %>% sample(., 6)

## [1] "lett"       "kjæresten"  "sympatisør" "underbart"  "tilrå"     
## [6] "dufte"

Det er ikke nødvendigvis alt som gir mening som positive og negative ord, med mindre man har i bakhodet at dette er basert på kundeanmeldelser. Så vær varsom!

Om vi videre vil bruke den lemmatiserte ordboken, kan vi også trekke dette ut enkelt fra de forskjellige elementene i nor_lemma_sent. Si at vi skal bruke bare positive substantiv:

nor_lemma_sent$lemma_noun_positive %>% sample(., 6)

## [1] "skarpsinn"    "engel"        "jubilant"     "fortjeneste"  "enighet"     
## [6] "forsiktighet"

Nå når vi vet hvordan vi finner ordboken, gjenstår å lære hvordan vi bruker den. La oss bruke fullformord fra No.4-albumet data-mappen (no4.rda) som eksempel. Først splitter vi opp teksten i ord (tokens):

library(tidytext)

load("./data/no4.rda")

no4 <- no4 %>% 
  group_by(titler) %>% 
  unnest_tokens(ord, tekst)

Så kryss-refererer vi hvert ord med de positive og negative fullformordene i ordboken:

no4$pos_sent <- ifelse(no4$ord %in% nor_fullform_sent$positive, 1, 0)
no4$neg_sent <- ifelse(no4$ord %in% nor_fullform_sent$negative, 1, 0)

table(no4$pos_sent, 
      no4$neg_sent, 
      dnn = c("positiv", "negativ"))

##        negativ
## positiv    0    1
##       0 2062  117
##       1  217    1

Som vi ser, er det faktisk noen flere negative ord enn positive i albument. Men overvekten av ord er nøytrale (0 på begge). Vi kan også summere opp sentiment over sangene, og se om det er noe forskjell i sentiment mellom dem:

no4_sent <- no4 %>% 
  group_by(titler) %>% 
  summarize(pos_sent = mean(pos_sent),
            neg_sent = mean(neg_sent)) %>% 
  mutate(sent = pos_sent - neg_sent)

no4_sent

## # A tibble: 12 x 4
##    titler                                     pos_sent neg_sent     sent
##    <chr>                                         <dbl>    <dbl>    <dbl>
##  1 Alt vi ikke er                               0.100   0.0502   0.0502 
##  2 Du trenger ikke å bli stor                   0.0537  0.0604  -0.00671
##  3 En av de levende                             0.0819  0.0395   0.0424 
##  4 Feil sted                                    0.0374  0.0561  -0.0187 
##  5 Hele livet (Ft. Fredrik Høyer)               0.0421  0.0383   0.00383
##  6 Hjemme hos meg                               0.0853  0.0155   0.0698 
##  7 Hold deg fast                                0.147   0.0333   0.113  
##  8 Hvilket vi                                   0.0337  0.0506  -0.0169 
##  9 Parentes                                     0.0563  0.0423   0.0141 
## 10 Regndanse i skinnjakke (Ft. Fredrik Høyer)   0.0254  0.00847  0.0169 
## 11 Så lenge vi finnes                           0.266   0.131    0.135  
## 12 Våre beste år                                0.115   0.0513   0.0641

Ikke alverden forskjell, men noen sanger er med positive enn negative og motsatt. La oss visualisere:

no4_sent %>% 
  mutate(neg_sent = neg_sent * -1) %>% 
  ggplot(., aes(x = str_c(sprintf("%02d", 1:12),
                          ". ",
                          str_sub(titler, 1, 7),
                          "[...]"))) +
  geom_point(aes(y = neg_sent, color = "Negativ")) +
  geom_point(aes(y = pos_sent, color = "Positiv")) +
  geom_point(aes(y = sent, color = "Snitt")) +
  geom_linerange(aes(ymin = neg_sent, ymax = pos_sent), color = "gray40") +
  scale_color_manual(values = c("red", "cyan", "gray70")) +
  labs(x = NULL, y = "Sentiment", color = NULL) +
  ggdark::dark_theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = .25, hjust = 0))

10.2 Sentimentanalyse med veiledet læring

Hvis vi har god treningsdata, kan det være fint å gjøre en sentimentanalyse med veiledet læring. Treningsdata vil si at vi allerede har merket data for noen av observasjonene - med andre ord vet vi allerede sentiment for enkelte tekster. Kanskje har vi satt oss ned og klassifisert dem selv (kodet tekstene til positiv, negativ eller nøytral), kanskje har vi betalt noen andre for å gjøre det, eller kanskje har noen allerede klassifisert tekstene for oss i forbindelse med en annen prosess. Du kan lese mer om dette under delen om veiledet læring.

I forelesning brukte vi et eksempel med tweeter om brexit. Disse var allerede merket som enten “positiv”, “negativ” eller “nøytral”, altså har vi treningsdata. Her viser jeg hvordan man kan gjennomføre en veiledet læring for å måle sentiment.

library(tidyverse)
library(tidymodels)
library(tm)

brexit <- readRDS("../data/brexit.rds") # Leser inn datasettet

set.seed(201) # Sår et frø sånn at vi splitter opp på de samme radene i trening-, validering- og testsett hver gang

brexit_classify <- brexit %>% 
  filter(sentiment != "Not Rated") %>% # Fjerner kategori "Not Rated", ettersom vi ikke er interessert i å kategorisere denne
  drop_na(influencer) %>% # Fjern missingverdier fra influencer-variabelen 
  select(influencer, hit_sentence, sentiment) %>% # Hent ut variablene influener (den som skrev tweeten), hit_sentence (teksten i tweeten) og sentiment (hva slags sentiment tweeten er klassifisert til)
  rename(text = hit_sentence) %>% # Endre navn på tekst-variabelen til "text" for å gjøre preprosessering mer oversiktlig
  slice_sample(n = 1000) # Henter ut 1000 tilfeldige rader (dvs. observasjoner) for illustrasjonsformål.

brexit_classify %>%
  slice_head(n = 5) # Viser de fem første radene i datasettet 

## # A tibble: 5 x 3
##   influencer       text                                                  senti~1
##   <chr>            <chr>                                                 <chr>  
## 1 @thomasevansadur "QT @fbpe_mark: Yes. Remainers come this daft. ; @Th~ Neutral
## 2 @davidofhook     "RT @Sky48115666: Aren't we all sick of defending br~ Negati~
## 3 @william93666824 "RT @AndyTuohyDesign: @johnredwood Maybe they are ha~ Negati~
## 4 @JaneWright17    "RT @gavinesler: If the UK wants to be regarded as a~ Neutral
## 5 @mats_247        "RT @QprEver: \U0001f1ec\U0001f1e7Tobias Ellwood \U0~ Neutral
## # ... with abbreviated variable name 1: sentiment

brexit_classify %>%
  janitor::tabyl(sentiment) # Ser hvor mange observasjoner som har hver sin klasse

##  sentiment   n percent
##   Negative 355   0.355
##    Neutral 564   0.564
##   Positive  81   0.081

brexit_classify_split <- initial_split(brexit_classify, # Splitt opp datasettet
                                       strata = sentiment, # Balanser etter utfallsvariabel, sentiment
                                       prop = 0.8) # 80 prosent av radene i datasettet går i treningssettet

brexit_trening <- training(brexit_classify_split) # Hent ut treningssettet fra splitten
brexit_validering <- vfold_cv(brexit_trening, v = 5) # Lag valideringssett av treningsdataene, vi lager fem valideringssett

brexit_testing <- testing(brexit_classify_split) # Hent ut testsettet fra splitten

library(textrecipes)

brexit_oppskrift <- recipe(sentiment ~ text + influencer, data = brexit_trening) %>% 
  # Forteller hva som er modellen - sentiment er avhengig variabel mens teksten er uavhengig variabel
  update_role(influencer, new_role = "id variable") %>% # La med influencer over, her spesifiserer jeg at dette er id-variabel slik at den ikke brukes som en uavhengig variabel i analysen
  step_text_normalization(text) %>% # Normaliserer teksten, fjerner unicode-støy
  step_mutate(text = str_to_lower(text)) %>% # Setter alle bokstaver til liten bokstav
  step_mutate(text = removeNumbers(text)) %>% # Fjerner tall
  step_mutate(text = removePunctuation(text)) %>% # Fjerner punktsetting
  step_tokenize(text) %>% # Tokeniserer teksten til unigrams
  step_stopwords(text, custom_stopword_source = stopwords("en")) %>% # Fjerner stoppord
  step_tokenfilter(text, max_tokens = tune()) %>% # Setter en tuningsvariabel som vil finne det optimale antallet tokens å fjerne for å få best mulig treffsikkerhet i modellen senere
  step_stem(text) %>% # Tar stammen av tokensene
  step_tfidf(text) # Vektoriserer ved å hente ut tf-idf 

brexit_modell <- svm_rbf(cost = 3, 
                         rbf_sigma = NULL) %>% # Setter noen "tuning-argumenter". Dere kan lære mer om dette i andre maskinlæringskurs.
  set_engine("kernlab") %>% # Måten SVM estimerer på
  set_mode("classification") # Vi ømsker klassifisering, ikke regresjon

# Lager en workflow-oppskrift
brexit_wf <- workflow() %>% 
  add_recipe(brexit_oppskrift) %>%
  add_model(brexit_modell)

# Tuner modellen
tune_res <- tune_grid(
  brexit_wf, # Setter inn workflow-objektet slik det ble lagd over
  resamples = brexit_validering, # Trener med valideringssettet som sjekk
  grid = 5, # Kjører over fem ganger (bør økes i egne analyser) 
  metrics = metric_set(accuracy, sens, spec), # Henter ut treffsikkerhetsmålene "accuracy", "sensitivity" og "specificity" - noen mål er bedre enn andre for å si noe om hvor god modellen er avhengig av om man er mest opptatt av sanne positive, falske positive, falske negative eller sanne negative.
  control = control_grid(verbose = FALSE, # Ikke la modellen forklare oss hva den driver med mens den kjører
                         save_pred = TRUE) # Lagre prediksjonene
)

tune_res %>%
  autoplot(type = "marginals") # Her ser vi et plott som viser noe om hvordan modellen har valgt hva som er optimalt antall tokens gitt accuracy, sensitivity og specificity. 

collect_metrics(tune_res) %>% 
  arrange(desc(mean))

## # A tibble: 15 x 7
##    max_tokens .metric  .estimator  mean     n std_err .config             
##         <int> <chr>    <chr>      <dbl> <int>   <dbl> <chr>               
##  1        981 spec     macro      0.738     5 0.00777 Preprocessor1_Model1
##  2        452 spec     macro      0.731     5 0.00701 Preprocessor5_Model1
##  3        616 spec     macro      0.725     5 0.00576 Preprocessor3_Model1
##  4        272 spec     macro      0.721     5 0.0115  Preprocessor4_Model1
##  5         53 spec     macro      0.688     5 0.0105  Preprocessor2_Model1
##  6        981 accuracy multiclass 0.605     5 0.0133  Preprocessor1_Model1
##  7        452 accuracy multiclass 0.6       5 0.0144  Preprocessor5_Model1
##  8        616 accuracy multiclass 0.592     5 0.00871 Preprocessor3_Model1
##  9        272 accuracy multiclass 0.581     5 0.0165  Preprocessor4_Model1
## 10         53 accuracy multiclass 0.551     5 0.0147  Preprocessor2_Model1
## 11        981 sens     macro      0.455     5 0.0143  Preprocessor1_Model1
## 12        452 sens     macro      0.444     5 0.0109  Preprocessor5_Model1
## 13        616 sens     macro      0.441     5 0.0137  Preprocessor3_Model1
## 14        272 sens     macro      0.404     5 0.0162  Preprocessor4_Model1
## 15         53 sens     macro      0.375     5 0.0191  Preprocessor2_Model1

best_accuracy <- select_best(tune_res, "accuracy")

final_wf <- finalize_workflow( # Ferdigstiller workflow med modellen som gir best accuracy gitt antall tokens
  brexit_wf,
  best_accuracy
)

final_res <- final_wf %>%
  last_fit(brexit_classify_split) # Kjører modellen på testsettet

final_res %>%
  collect_predictions() %>% # Samler prediksjonene fra modellen
  conf_mat(truth = sentiment,  # Plotter de sanne verdiene
           estimate = .pred_class) %>% # Opp mot de predikerte verdiene
  autoplot("heatmap") # Lager et varmediagram (heatmap) som gir oss forvirringsmatrisen